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@@ -88,17 +88,8 @@ elif page == "연령대 및 성별에 따른 상위 3개 장르":
     st.write(f"{selected_age} - {selected_gender}에 따른 주제 분류명:")
     st.write(genre_list)
 
-    # 전체 데이터를 기준으로 장르별 대출 건수 집계
-    genre_counts = df.groupby('주제분류명')['대출건수'].sum().reset_index()
-
-    # 히트맵 시각화용 데이터프레임 생성
-    df_pivot = genre_counts.pivot_table(index='주제분류명', values='대출건수', aggfunc='sum')
+    # 이미지 파일 경로
+    image_path = r'heat_map.pdf'
     
-    # 히트맵 시각화
-    fig, ax = plt.subplots(figsize=(14, 10))
-    sns.heatmap(df_pivot, annot=True, cmap='YlGnBu', cbar=True, ax=ax)
-    ax.set_title('전체 연령대 및 성별별 장르별 대출 건수 히트맵')
-    ax.set_xlabel('대출건수')
-    ax.set_ylabel('장르')
-    plt.xticks(rotation=90)
-    st.pyplot(fig)
+    # 이미지 업로드 및 표시
+    st.image(image_path, caption="히트맵", use_column_width=True)