Python은 데이터 시각화에 많이 사용되는 인기있는 프로그래밍 언어입니다. 이를 통해 다양한 데이터 소스를 시각적으로 표현하고 분석할 수 있습니다. Bokeh는 Python의 강력한 데이터 시각화 라이브러리 중 하나로, 다양한 플롯 유형을 효과적으로 만들어줍니다.

Bokeh를 사용하면 여러 데이터 소스를 한 번에 통합해서 시각화할 수 있습니다. 이는 다양한 데이터 소스 간의 관계를 살펴보고 시각적으로 이해하는 데 큰 도움이 됩니다. 여기에서는 Bokeh를 사용하여 여러 데이터 소스를 통합하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

데이터 소스 로딩

먼저, 필요한 데이터 소스를 로딩해야 합니다. Bokeh는 다양한 방법으로 데이터를 로딩할 수 있습니다. 예를 들어, CSV 파일, JSON 파일, Pandas DataFrame, NumPy 배열 등을 사용할 수 있습니다.

import pandas as pd

# CSV 파일 로딩
data = pd.read_csv('data.csv')

# JSON 파일 로딩
data = pd.read_json('data.json')

# Pandas DataFrame 사용
data = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3], 'y': [4, 5, 6]})

# NumPy 배열 사용
import numpy as np
data = np.array([[1, 4], [2, 5], [3, 6]])

데이터 소스 통합

데이터 소스를 로딩한 후에는 다른 데이터 소스와 통합할 수 있습니다. 이를 통해 여러 데이터 소스 간의 관계를 시각화할 수 있습니다. 예를 들어, 한 플롯에서 두 개의 데이터 소스를 비교하거나, 다른 각각의 플롯에서 여러 데이터 소스를 살펴볼 수 있습니다.

from bokeh.plotting import figure, show

# 데이터 소스 통합
data1 = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3], 'y': [4, 5, 6]})
data2 = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3], 'y': [7, 8, 9]})

# 플롯 생성
p = figure()

# 데이터 소스 1 추가
p.scatter(data1['x'], data1['y'], color='blue', legend_label='Data 1')

# 데이터 소스 2 추가
p.scatter(data2['x'], data2['y'], color='red', legend_label='Data 2')

# 플롯 출력
show(p)

위의 코드는 데이터 소스 data1과 data2를 통합하여 두 개의 데이터 소스를 동시에 시각화하는 예시입니다. 플롯 생성 후에 scatter 함수를 사용하여 데이터를 플롯에 추가하고, show 함수를 사용하여 플롯을 출력합니다.

이외에도 Bokeh는 다양한 플롯 유형과 속성을 제공하므로, 다양한 종류의 데이터 소스를 통합하여 시각화할 수 있습니다. Bokeh의 공식 문서와 예제를 참조하여 더 많은 기능을 살펴볼 수 있습니다.

결론

Bokeh를 사용하면 Python에서 여러 데이터 소스를 통합하여 시각화할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 간의 관계를 더 잘 이해하고 분석할 수 있습니다. Bokeh의 다양한 기능을 활용하여 데이터 소스를 통합하고 시각화하는 방법을 자유롭게 탐색해보세요.