Update app.py

app.py

@@ -1,18 +1,25 @@
 import streamlit as st
 import pandas as pd
-import matplotlib.pyplot as plt
-import seaborn as sns
-from matplotlib.font_manager import FontProperties
+import altair as alt
 
 # Streamlit 페이지 설정
 st.set_page_config(page_title="도서 대출 수요 예측", layout="wide")
 
-# 이미지 업로드
-st.sidebar.title("이미지 보기")
+# 페이지에 이미지 나란히 표시
+st.title("도서 대출 예측 분석")
+
+# 이미지 파일 경로
 image1 = "image-1.jpeg"
 image2 = "image-2.jpeg"
-st.sidebar.image(image1, caption="이미지 1", use_column_width=True)
-st.sidebar.image(image2, caption="이미지 2", use_column_width=True)
+
+# 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'
@@ -20,10 +27,7 @@ file_path = r'book_analysis_summary.xlsx'
 # 엑셀 파일 읽기
 df = pd.read_excel(file_path)
 
-# Streamlit 앱 제목
-st.title("도서 대출 예측 분석")
-
-# 연령_성별 열을 기준으로 그룹화
+# 그룹 선택
 group_column = '연령_성별'
 if group_column in df.columns:
     st.sidebar.title("그룹 선택")
@@ -33,22 +37,27 @@ if group_column in df.columns:
     # 선택된 그룹의 데이터 필터링
     filtered_data = df[df[group_column] == selected_group]
     
-    # 폰트 설정
-    font_path = "H2GTRM.TTF"  # 폰트 파일 경로
-    font_prop = FontProperties(fname=font_path)
+    # 필요한 열만 추출 (예측 대출건수, 실제 대출건수)
+    filtered_data = filtered_data[['연령_성별', '예측 대출건수', '실제 대출건수']]
     
-    # 폰트 속성 설정
-    plt.rcParams['font.family'] = font_prop.get_name()  # 폰트 설정
-    plt.rcParams['font.size'] = 12  # 기본 폰트 크기 설정
+    # 필터링된 데이터 표시
+    st.write(f"선택한 카테고리: {selected_group}")
+    st.write(filtered_data)
     
-    fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
-    sns.barplot(data=filtered_data, x='연령_성별', y='예측 대출건수', ax=ax, color='blue', label='예측 대출건수')
-    sns.barplot(data=filtered_data, x='연령_성별', y='실제 대출건수', ax=ax, color='red', label='실제 대출건수')
-    ax.set_title(f'예측 대출 건수 vs 실제 대출 건수 ({selected_group})')
-    ax.set_xlabel('연령대 및 성별')
-    ax.set_ylabel('대출 건수')
-    ax.legend()
-    plt.xticks(rotation=45)
+    # 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
+    )
     
-    # Matplotlib 그래프를 Streamlit에서 렌더링
-    st.pyplot(fig)
+    st.altair_chart(bar_chart, use_container_width=True)