app.py

import streamlit as st
import pandas as pd
import altair as alt

# Streamlit 페이지 설정
st.set_page_config(page_title="도서 대출 수요 예측", layout="wide")

# 페이지에 이미지 나란히 표시
st.title("도서 대출 예측 분석")

# 이미지 파일 경로
image1 = "image-1.jpeg"
image2 = "image-2.jpeg"

# 두 개의 이미지를 나란히 배치
col1, col2 = st.columns(2)

with col1:
    st.image(image1, caption="이미지 1", use_column_width=True)

with col2:
    st.image(image2, caption="이미지 2", use_column_width=True)

# 엑셀 파일 경로
file_path = r'book_analysis_summary.xlsx'

# 엑셀 파일 읽기
df = pd.read_excel(file_path)

# 그룹 선택
group_column = '연령_성별'
if group_column in df.columns:
    st.sidebar.title("그룹 선택")
    groups = df[group_column].unique()
    selected_group = st.sidebar.selectbox("그룹 선택", groups)
    
    # 선택된 그룹의 데이터 필터링
    filtered_data = df[df[group_column] == selected_group]
    
    # 필요한 열만 추출 (예측 대출건수, 실제 대출건수)
    filtered_data = filtered_data[['연령_성별', '예측 대출건수', '실제 대출건수']]
    
    # 필터링된 데이터 표시
    st.write(f"선택한 카테고리: {selected_group}")
    st.write(filtered_data)
    
    # 데이터를 세로 막대 그래프로 시각화
    chart_data = filtered_data.melt(id_vars='연령_성별', var_name='Type', value_name='Count')

    bar_chart = alt.Chart(chart_data).mark_bar().encode(
        x=alt.X('연령_성별:N', title='연령대 및 성별'),
        y=alt.Y('Count:Q', title='대출건수'),
        color='Type:N',
        column='Type:N'
    ).properties(
        width=300,
        height=400
    ).configure_axis(
        labelFontSize=12,
        titleFontSize=14
    )
    
    st.altair_chart(bar_chart, use_container_width=True)