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app.py

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-import pandas as pd
-import matplotlib.pyplot as plt
-import seaborn as sns
-import matplotlib.font_manager as fm
-import streamlit as st
-
-# 폰트 파일 경로 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  # 마이너스 기호 깨짐 방지
-
-# 데이터 로드
-file_path = r'C:\Users\user\Desktop\도서관_공모전\최종\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)
-
-# 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])
-
-# 각 연령대와 성별별로 상위 3개의 주제분류명을 추출
-top_3_genres = top_genres.groupby(['연령대', '성별']).head(3).reset_index(drop=True)
-
-# Streamlit 애플리케이션 설정
-st.title('연령/성별에 따른 상위 장르')
-
-# 선택 박스 생성
-selected_age_group = st.selectbox('연령대를 선택하세요:', df['연령대'].unique())
-selected_gender = st.selectbox('성별을 선택하세요:', df['성별'].unique())
-
-# 선택된 카테고리에 해당하는 데이터 필터링
-filtered_data = top_3_genres[(top_3_genres['연령대'] == selected_age_group) & (top_3_genres['성별'] == selected_gender)]
-
-# 상위 3개의 주제분류명 시각화
-if not filtered_data.empty:
-    st.subheader(f'{selected_age_group} - {selected_gender}의 상위 3 장르')
-
-    plt.figure(figsize=(10, 6))
-    sns.barplot(data=filtered_data, x='주제분류명', y='대출건수', palette='viridis')
-    plt.title(f'{selected_age_group} - {selected_gender}의 상위 3 장르')
-    plt.xlabel('주제분류명')
-    plt.ylabel('대출건수')
-    plt.xticks(rotation=45)
-    plt.tight_layout()
-    st.pyplot(plt)
-else:
-    st.write('선택된 연령대와 성별에 대한 데이터가 없습니다.')
-
-# 상위 3개의 주제분류명 엑셀로 저장 (추가 옵션)
-if st.button('상위 3 장르 엑셀로 저장'):
-    excel_path = r'C:\Users\user\Desktop\상위_3_장르.xlsx'
-    top_3_genres.to_excel(excel_path, index=False)
-    st.write(f'엑셀 파일이 저장되었습니다: {excel_path}')
+import pandas as pd
+import matplotlib.pyplot as plt
+import seaborn as sns
+import matplotlib.font_manager as fm
+import streamlit as st
+
+# 폰트 파일 경로 설정
+font_path = r"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  # 마이너스 기호 깨짐 방지
+
+# 데이터 로드
+file_path = r'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)
+
+# 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])
+
+# 각 연령대와 성별별로 상위 3개의 주제분류명을 추출
+top_3_genres = top_genres.groupby(['연령대', '성별']).head(3).reset_index(drop=True)
+
+# Streamlit 애플리케이션 설정
+st.title('연령/성별에 따른 상위 장르')
+
+# 선택 박스 생성
+selected_age_group = st.selectbox('연령대를 선택하세요:', df['연령대'].unique())
+selected_gender = st.selectbox('성별을 선택하세요:', df['성별'].unique())
+
+# 선택된 카테고리에 해당하는 데이터 필터링
+filtered_data = top_3_genres[(top_3_genres['연령대'] == selected_age_group) & (top_3_genres['성별'] == selected_gender)]
+
+# 상위 3개의 주제분류명 시각화
+if not filtered_data.empty:
+    st.subheader(f'{selected_age_group} - {selected_gender}의 상위 3 장르')
+
+    plt.figure(figsize=(10, 6))
+    sns.barplot(data=filtered_data, x='주제분류명', y='대출건수', palette='viridis')
+    plt.title(f'{selected_age_group} - {selected_gender}의 상위 3 장르')
+    plt.xlabel('주제분류명')
+    plt.ylabel('대출건수')
+    plt.xticks(rotation=45)
+    plt.tight_layout()
+    st.pyplot(plt)
+else:
+    st.write('선택된 연령대와 성별에 대한 데이터가 없습니다.')
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