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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'image-1.jpeg',
-    r'image-2.jpeg'
-]
-
-# 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'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.")
+import matplotlib.pyplot as plt
+import seaborn as sns
+from matplotlib.font_manager import FontProperties, get_cachedir
+from matplotlib import rcParams
+
+# Streamlit 페이지 설정
+st.set_page_config(page_title="도서 대출 수요 예측", layout="wide")
+
+# 이미지 업로드
+st.sidebar.title("이미지 보기")
+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)
+
+# 엑셀 파일 경로
+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
+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]
+    
+    # 폰트 설정
+    font_path = "H2GTRM.TTF"  # 폰트 파일 경로
+    font_prop = FontProperties(fname=font_path)
+    
+    # 폰트 속성 설정
+    rcParams['font.family'] = font_prop.get_name()  # 폰트 설정
+    rcParams['font.size'] = 12  # 기본 폰트 크기 설정
+    
+    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)
+    
+    # Matplotlib 그래프를 Streamlit에서 렌더링
+    st.pyplot(fig)