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@@ -85,13 +85,15 @@ elif page == "연령대 및 성별에 따른 상위 3개 장르":
     # 필터링된 데이터 추출
     filtered_genres = genre_age_sex.loc[selected_age, selected_gender] if selected_age in genre_age_sex.index and selected_gender in genre_age_sex.columns else pd.Series(dtype=int)
 
-    # 히트맵 시각화
-    st.write("연령대 및 성별에 따른 장르 선호도 히트맵")
-    fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
-    sns.heatmap(genre_age_sex.loc[[selected_age], [selected_gender]], annot=False, cmap='YlGnBu', linewidths=0.5, ax=ax)
-    ax.set_title(f'{selected_age} - {selected_gender}의 장르 선호도')
-    st.pyplot(fig)
-
     # 선택된 카테고리에 따른 주제 분류명 출력
     st.write(f"{selected_age} - {selected_gender}에 따른 주제 분류명:")
     st.write(filtered_genres)
+
+    # 히트맵 시각화
+    if not filtered_genres.empty:
+        fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
+        sns.heatmap(filtered_genres.to_frame().T, annot=True, cmap='YlGnBu', cbar=True, ax=ax)
+        ax.set_title(f'{selected_age} - {selected_gender}의 장르별 대출 건수 히트맵')
+        ax.set_xlabel('주제 분류명')
+        ax.set_ylabel('연령대 및 성별')
+        st.pyplot(fig)