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app.py

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-import streamlit as st
-import pandas as pd
-
-# 파일 경로 설정
-FILE_PATH = "book_topics_output_modified.xlsx"
-
-# 엑셀 파일을 읽어오는 함수
-def load_data(file_path):
-    return pd.read_excel(file_path)
-
-# Streamlit 애플리케이션
-def main():
-    st.title("키워드 기반 도서 추천")
-
-    # 데이터 로드
-    data = load_data(FILE_PATH)
-
-    # 최종토픽 열이 있는지 확인
-    if '최종토픽' not in data.columns:
-        st.error("최종토픽 열이 데이터에 없습니다.")
-        return
-
-    # 최종토픽 카테고리 선택
-    topic_category = st.selectbox(
-        "최종토픽을 선택하세요:",
-        sorted(data['최종토픽'].unique())
-    )
-
-    # 선택된 토픽에 해당하는 도서 목록 필터링
-    filtered_data = data[data['최종토픽'] == topic_category]
-
-    # 도서명 열이 있는지 확인
-    if '도서명' not in data.columns:
-        st.error("도서명 열이 데이터에 없습니다.")
-        return
-
-    # 숫자 열이 있는지 확인
-    numeric_cols = [col for col in filtered_data.columns if pd.api.types.is_numeric_dtype(filtered_data[col])]
-    if not numeric_cols:
-        st.error("숫자 열이 없습니다.")
-        return
-
-    # 가장 높은 값을 가진 숫자 열 선택
-    number_col = numeric_cols[0]  # 첫 번째 숫자 열 사용
-
-    # 상위 10개 도서명 추출
-    top_books = filtered_data.nlargest(20, number_col)[['도서명', number_col]]
-
-    # 도서명만 출력
-    st.write(f"최종토픽 '{topic_category}'에 해당하는 상위 10개 도서명:")
-    st.dataframe(top_books[['도서명']])  # 도서명만 표시
-
-if __name__ == "__main__":
-    main()
+import streamlit as st
+import pandas as pd
+
+# 파일 경로 설정
+FILE_PATH = "book_topics_output_modified.xlsx"
+
+# 엑셀 파일을 읽어오는 함수
+def load_data(file_path):
+    return pd.read_excel(file_path)
+
+# Streamlit 애플리케이션
+def main():
+    st.title("키워드 기반 도서 추천")
+
+    # 데이터 로드
+    data = load_data(FILE_PATH)
+
+    # 최종토픽 열이 있는지 확인
+    if '최종토픽' not in data.columns:
+        st.error("최종토픽 열이 데이터에 없습니다.")
+        return
+
+    # 최종토픽 카테고리 선택
+    topic_category = st.selectbox(
+        "최종토픽을 선택하세요:",
+        sorted(data['최종토픽'].unique())
+    )
+
+    # 선택된 토픽에 해당하는 도서 목록 필터링
+    filtered_data = data[data['최종토픽'] == topic_category]
+
+    # 도서명 열이 있는지 확인
+    if '도서명' not in data.columns:
+        st.error("도서명 열이 데이터에 없습니다.")
+        return
+
+    # 숫자 열이 있는지 확인
+    numeric_cols = [col for col in filtered_data.columns if pd.api.types.is_numeric_dtype(filtered_data[col])]
+    if not numeric_cols:
+        st.error("숫자 열이 없습니다.")
+        return
+
+    # 가장 높은 값을 가진 숫자 열 선택
+    number_col = numeric_cols[0]  # 첫 번째 숫자 열 사용
+
+    # 상위 10개 도서명 추출
+    top_books = filtered_data.nlargest(20, number_col)[['도서명', number_col]]
+
+    # 도서명만 출력
+    st.write(f"최종토픽 '{topic_category}'에 해당하는 상위 20개 도서명:")
+    st.dataframe(top_books[['도서명']])  # 도서명만 표시
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()