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+import streamlit as st
+import pandas as pd
+import altair as alt
+from PIL import Image
+import os
+
+# Streamlit 앱 설정
+st.title('연령/성별에 따른 예측 대출 건수')
+
+# 이미지 경로 설정
+image_paths = [
+    r'C:\Users\user\Desktop\도서관_공모전\최종\12_다대출그룹\대출건수 예측\book_analysis_plots-이미지-0.jpg',
+    r'C:\Users\user\Desktop\도서관_공모전\최종\12_다대출그룹\대출건수 예측\book_analysis_plots-이미지-1.jpg'
+]
+
+# 두 개의 이미지를 Streamlit에 표시
+for image_path in image_paths:
+    if os.path.exists(image_path):
+        image = Image.open(image_path)
+        st.image(image, caption=os.path.basename(image_path))
+    else:
+        st.error(f"이미지 파일을 찾을 수 없습니다: {image_path}")
+
+# Excel 파일 경로 설정
+excel_path = r'C:\Users\user\Desktop\도서관_공모전\최종\12_다대출그룹\대출건수 예측\book_analysis_summary.xlsx'
+
+# Excel 데이터 로드
+if os.path.exists(excel_path):
+    df = pd.read_excel(excel_path)
+
+    # '연령_성별' 열에서 유니크한 카테고리 추출
+    categories = df['연령_성별'].unique()
+    selected_category = st.selectbox('카테고리 선택', categories)
+
+    # 선택한 카테고리에 해당하는 데이터 필터링
+    selected_data = df[df['연령_성별'] == selected_category]
+
+    # 필요한 열만 추출 (예측 대출건수, 실제 대출건수)
+    filtered_data = selected_data[['예측 대출건수', '실제 대출건수']]
+
+    # 필터링된 데이터 표시
+    st.write(f"선택한 카테고리: {selected_category}")
+    st.write(filtered_data)
+
+    # 데이터를 세로 막대 그래프로 시각화
+    chart_data = filtered_data.reset_index().melt('index', var_name='Type', value_name='Count')
+
+    bar_chart = alt.Chart(chart_data).mark_bar().encode(
+        x=alt.X('Type:N', title=None),
+        y=alt.Y('Count:Q', title='대출건수'),
+        color='Type:N'
+    ).properties(
+        width=600,
+        height=400
+    )
+
+    st.altair_chart(bar_chart, use_container_width=True)
+else:
+    st.error("Excel 파일을 찾을 수 없습니다.")