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@@ -12,7 +12,7 @@ plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
 
 # 사이드바에 목차 추가
 st.sidebar.title("목차")
-page = st.sidebar.radio("페이지 선택", ["모든 대출 도서 상위 10개", "연령대 및 성별에 따른 상위 5개 대출 도서", "연령대 및 성별에 따른 상위 3개 장르", "전체 장르 대출 건수 히트맵"])
+page = st.sidebar.radio("페이지 선택", ["모든 대출 도서 상위 10개", "연령대 및 성별에 따른 상위 5개 대출 도서", "연령대 및 성별에 따른 상위 3개 장르"])
 
 if page == "모든 대출 도서 상위 10개":
     st.title("모든 대출 도서 상위 10개")
@@ -92,24 +92,26 @@ elif page == "연령대 및 성별에 따른 상위 3개 장르":
     genre_df = filtered_df.groupby('주제분류명').size().reset_index(name='Count')
     
 
-
-elif page == "전체 장르 대출 건수 히트맵":
-    st.title("전체 장르 대출 건수 히트맵")
-
     # 데이터 로드
     file_path = r'상위_3_장르.xlsx'
     df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=None)
     df = pd.concat(df.values())  # 모든 시트 데이터를 결합
-
-    # 전체 장르별 대출 건수 집계
-    genre_counts = df.groupby('주제분류명').size().reset_index(name='Count')
-
+    
+    # 데이터에 연령대와 성별이 포함되어 있다고 가정
+    # 연령대와 성별을 결합한 새로운 열 생성
+    df['연령대_성별'] = df['연령대'].astype(str) + ' - ' + df['성별'].astype(str)
+    
+    # 장르별, 연령대_성별별 대출 건수 집계
+    genre_age_gender_counts = df.groupby(['연령대_성별', '주제분류명']).size().reset_index(name='Count')
+    
+    # 피벗 테이블 생성
+    genre_age_gender_pivot = genre_age_gender_counts.pivot(index='주제분류명', columns='연령대_성별', values='Count').fillna(0)
+    
     # 히트맵 시각화
-    if not genre_counts.empty:
-        genre_pivot = genre_counts.pivot(index='주제분류명', columns='Count', values='Count').fillna(0)
-        fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
-        sns.heatmap(genre_pivot, annot=True, cmap='YlGnBu', cbar=True, ax=ax)
-        ax.set_title('전체 장르별 대출 건수 히트맵')
-        ax.set_xlabel('대출 건수')
-        ax.set_ylabel('주제 분류명')
-        st.pyplot(fig)
+    fig, ax = plt.subplots(figsize=(14, 10))  # figsize를 조정하여 보기 편하게 설정
+    sns.heatmap(genre_age_gender_pivot, annot=True, cmap='YlGnBu', cbar=True, ax=ax)
+    ax.set_title('연령대 및 성별별 장르별 대출 건수 히트맵')
+    ax.set_xlabel('연령대 - 성별')
+    ax.set_ylabel('장르')
+    plt.xticks(rotation=90)  # x축 레이블이 겹치지 않도록 회전
+    plt.show()