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-import streamlit as st
-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
-
-# 폰트 설정
-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"])
-
-if page == "결과 1":
-    st.title("결과 1: 모든 대출 도서 상위 10개")
-    
-    # 데이터 로드
-    file_path = r'C:\Users\user\Desktop\도서관_공모전\최종\1_API 호출\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)
-
-elif page == "결과 2":
-    st.title("결과 2: 연령대 및 성별에 따른 상위 5개 대출 도서")
-    
-    # 데이터 로드
-    file_path = r'C:\Users\user\Desktop\도서관_공모전\최종\1_API 호출\book_analysis_final.xlsx'
-    df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=2)
-
-    # 연령대 및 성별에 따른 도서 대출 건수 집계
-    book_patterns = df.groupby(['도서명', '연령', '성별'])['대출건수'].sum().reset_index()
-
-    # 상위 5개 도서 추출 함수
-    def get_top_books(data, top_n=5):
-        return data.groupby(['연령', '성별']).apply(lambda x: x.nlargest(top_n, '대출건수')).reset_index(drop=True)
-
-    # 상위 5개의 도서 데이터 추출
-    top_books = get_top_books(book_patterns)
-
-    # 연령대와 성별 선택
-    ages = top_books['연령'].unique()
-    genders = top_books['성별'].unique()
-    
-    selected_age = st.selectbox("연령대 선택", options=ages)
-    selected_gender = st.selectbox("성별 선택", options=genders)
-    
-    filtered_books = top_books[(top_books['연령'] == selected_age) & (top_books['성별'] == selected_gender)]
-
-    # 막대 그래프 시각화
-    if not filtered_books.empty:
-        st.write(f"상위 5 도서 (연령대: {selected_age}, 성별: {selected_gender})")
-        fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
-        sns.barplot(data=filtered_books, x='도서명', y='대출건수', palette='viridis', ax=ax)
-        ax.set_title(f'{selected_age} - {selected_gender}의 상위 5 도서')
-        ax.set_xlabel('도서명')
-        ax.set_ylabel('대출건수')
-        plt.xticks(rotation=45, ha='right')
-        st.pyplot(fig)
-
-elif page == "결과 3":
-    st.title("결과 3: 연령대 및 성별에 따른 상위 3개 장르")
-
-    # 데이터 로드
-    file_path = r'C:\Users\user\Desktop\도서관_공모전\최종\1_API 호출\book_analysis_final.xlsx'
-    df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=2)
-
-    # 연령대 문자열 처리
-    df['연령대'] = df['연령'].astype(str)
-
-    # 장르별 대출 건수 집계
-    genre_age_sex = df.groupby(['연령대', '성별', '주제분류명'])['대출건수'].sum().unstack().fillna(0)
-
-    # 히트맵 시각화
-    st.write("연령대 및 성별에 따른 장르 선호도 히트맵")
-    fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
-    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()
-    
-    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='주제분류명', 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"
-        )
+import streamlit as st
+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
+
+# 폰트 설정
+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"])
+
+if page == "결과 1":
+    st.title("결과 1: 모든 대출 도서 상위 10개")
+    
+    # 데이터 로드
+    file_path = r'C:\Users\user\Desktop\도서관_공모전\최종\1_API 호출\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)
+
+elif page == "결과 2":
+    st.title("결과 2: 연령대 및 성별에 따른 상위 5개 대출 도서")
+    
+    # 데이터 로드
+    file_path = r'C:\Users\user\Desktop\도서관_공모전\최종\1_API 호출\book_analysis_final.xlsx'
+    df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=2)
+
+    # 연령대 및 성별에 따른 도서 대출 건수 집계
+    book_patterns = df.groupby(['도서명', '연령', '성별'])['대출건수'].sum().reset_index()
+
+    # 상위 5개 도서 추출 함수
+    def get_top_books(data, top_n=5):
+        return data.groupby(['연령', '성별']).apply(lambda x: x.nlargest(top_n, '대출건수')).reset_index(drop=True)
+
+    # 상위 5개의 도서 데이터 추출
+    top_books = get_top_books(book_patterns)
+
+    # 연령대와 성별 선택
+    ages = top_books['연령'].unique()
+    genders = top_books['성별'].unique()
+    
+    selected_age = st.selectbox("연령대 선택", options=ages)
+    selected_gender = st.selectbox("성별 선택", options=genders)
+    
+    filtered_books = top_books[(top_books['연령'] == selected_age) & (top_books['성별'] == selected_gender)]
+
+    # 막대 그래프 시각화
+    if not filtered_books.empty:
+        st.write(f"상위 5 도서 (연령대: {selected_age}, 성별: {selected_gender})")
+        fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
+        sns.barplot(data=filtered_books, x='도서명', y='대출건수', palette='viridis', ax=ax)
+        ax.set_title(f'{selected_age} - {selected_gender}의 상위 5 도서')
+        ax.set_xlabel('도서명')
+        ax.set_ylabel('대출건수')
+        plt.xticks(rotation=45, ha='right')
+        st.pyplot(fig)
+
+elif page == "결과 3":
+    st.title("결과 3: 연령대 및 성별에 따른 상위 3개 장르")
+
+    # 데이터 로드
+    file_path = r'C:\Users\user\Desktop\도서관_공모전\최종\1_API 호출\book_analysis_final.xlsx'
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+
+    # 연령대 문자열 처리
+    df['연령대'] = df['연령'].astype(str)
+
+    # 장르별 대출 건수 집계
+    genre_age_sex = df.groupby(['연령대', '성별', '주제분류명'])['대출건수'].sum().unstack().fillna(0)
+
+    # 히트맵 시각화
+    st.write("연령대 및 성별에 따른 장르 선호도 히트맵")
+    fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
+    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()
+    
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+    
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+
+    # 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='주제분류명', 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'
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