Update app.py

app.py

@@ -3,48 +3,34 @@ import pandas as pd
 import matplotlib.pyplot as plt
 import seaborn as sns
 import matplotlib.font_manager as fm
-from matplotlib.backends.backend_pdf import PdfPages
-from io import BytesIO
+from PIL import Image
 
 # 폰트 설정
-font_path = r"H2GTRM.TTF"
+font_path = r"C:\Users\user\Desktop\도서관_공모전\최종\H2GTRM.TTF"
 font_prop = fm.FontProperties(fname=font_path, size=12)
 plt.rcParams['font.family'] = font_prop.get_name()
 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
 
 # 사이드바에 목차 추가
 st.sidebar.title("목차")
-page = st.sidebar.radio("페이지 선택", ["결과 1", "결과 2", "결과 3"])
+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 == "결과 1":
-    st.title("결과 1: 모든 대출 도서 상위 10개")
+if page == "모든 대출 도서 상위 10개":
+    st.title("모든 대출 도서 상위 10개")
     
-    # 데이터 로드
-    file_path = r'book_analysis_final.xlsx'
-    df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=2)
-
-    # 전체 도서 대출 건수 집계
-    book_patterns = df.groupby(['도서명'])['대출건수'].sum().reset_index()
-
-    # 상위 10개 도서 추출
-    top_books = book_patterns.nlargest(10, '대출건수')
-
-    # 상위 10개의 도서 시각화
-    st.write("상위 10개 대출 도서")
-    fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
-    sns.barplot(data=top_books, x='도서명', y='대출건수', palette='viridis', ax=ax)
-    ax.set_title('모든 대출 도서 상위 10개')
-    ax.set_xlabel('도서명')
-    ax.set_ylabel('대출건수')
-    plt.xticks(rotation=45, ha='right')
-    st.pyplot(fig)
+    # 이미지 파일 경로
+    image_path = r'C:\Users\user\Desktop\도서관_공모전\최종\6_도서대출 패턴 분석\top_books_plot_page-0001.jpg'
+    
+    # 이미지 업로드 및 표시
+    st.image(image_path, caption="모든 대출 도서 상위 10개", use_column_width=True)
 
-elif page == "결과 2":
-    st.title("결과 2: 연령대 및 성별에 따른 상위 5개 대출 도서")
+elif page == "연령대 및 성별에 따른 상위 5개 대출 도서":
+    st.title("연령대 및 성별에 따른 상위 5개 대출 도서")
     
     # 데이터 로드
-    file_path = r'book_analysis_final.xlsx'
-    df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=2)
+    file_path = r'C:\Users\user\Desktop\도서관_공모전\최종\6_도서대출 패턴 분석\상위_5_도서.xlsx'
+    df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=None)
+    df = pd.concat(df.values())  # 모든 시트 데이터를 결합
 
     # 연령대 및 성별에 따른 도서 대출 건수 집계
     book_patterns = df.groupby(['도서명', '연령', '성별'])['대출건수'].sum().reset_index()
@@ -76,12 +62,13 @@ elif page == "결과 2":
         plt.xticks(rotation=45, ha='right')
         st.pyplot(fig)
 
-elif page == "결과 3":
-    st.title("결과 3: 연령대 및 성별에 따른 상위 3개 장르")
+elif page == "연령대 및 성별에 따른 상위 3개 장르":
+    st.title("연령대 및 성별에 따른 상위 3개 장르")
 
     # 데이터 로드
-    file_path = r'book_analysis_final.xlsx'
-    df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=2)
+    file_path = r'C:\Users\user\Desktop\도서관_공모전\최종\6_도서대출 패턴 분석\상위_3_장르.xlsx'
+    df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=None)
+    df = pd.concat(df.values())  # 모든 시트 데이터를 결합
 
     # 연령대 문자열 처리
     df['연령대'] = df['연령'].astype(str)
@@ -95,38 +82,9 @@ elif page == "결과 3":
     sns.heatmap(genre_age_sex, annot=False, cmap='YlGnBu', linewidths=0.5, ax=ax)
     ax.set_title('연령대 및 성별에 따른 장르 선호도')
     st.pyplot(fig)
-    
-    # 상위 3개의 주제분류명 추출
-    top_genres = df.groupby(['연령대', '성별', '주제분류명'])['대출건수'].sum().reset_index()
-    top_genres = top_genres.sort_values(by=['연령대', '성별', '대출건수'], ascending=[True, True, False])
-    top_3_genres = top_genres.groupby(['연령대', '성별']).head(3).reset_index(drop=True)
 
-    # 연령대와 성별 선택
-    ages = top_3_genres['연령대'].unique()
-    genders = top_3_genres['성별'].unique()
+    # 히트맵 이미지 파일 경로
+    heat_map_image_path = r'C:\Users\user\Desktop\도서관_공모전\최종\6_도서대출 패턴 분석\heat_map_page-0001.jpg'
     
-    selected_age = st.selectbox("연령대 선택", options=ages)
-    selected_gender = st.selectbox("성별 선택", options=genders)
-    
-    filtered_genres = top_3_genres[(top_3_genres['연령대'] == selected_age) & (top_3_genres['성별'] == selected_gender)]
-
-    # 막대 그래프 시각화
-    if not filtered_genres.empty:
-        st.write(f"상위 3 장르 (연령대: {selected_age}, 성별: {selected_gender})")
-        fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
-        sns.barplot(data=filtered_genres, x='주제분류��', y='대출건수', palette='viridis', ax=ax)
-        ax.set_title(f'{selected_age} - {selected_gender}의 상위 3 장르')
-        ax.set_xlabel('주제분류명')
-        ax.set_ylabel('대출건수')
-        plt.xticks(rotation=45, ha='right')
-        st.pyplot(fig)
-
-    # 상위 3 장르 PDF 다운로드
-    pdf_path = r'C:\Users\user\Desktop\도서관_공모전\최종\6_도서대출 패턴 분석\상위_3_장르.pdf'
-    with open(pdf_path, "rb") as f:
-        st.download_button(
-            label="상위 3 장르 PDF 다운로드",
-            data=f,
-            file_name="상위_3_장르.pdf",
-            mime="application/pdf"
-        )
+    # 이미지 업로드 및 표시
+    st.image(heat_map_image_path, caption="연령대 및 성별에 따른 장르 선호도 히트맵", use_column_width=True)