Bokeh은 파이썬으로 데이터 시각화를 위한 인기있는 라이브러리입니다. 이제 Bokeh을 사용하고 데이터를 시각화하는 방법을 배웠다면, 이제는 데이터를 변환하고 필터링하는 다양한 옵션에 대해 알아보는 것이 중요합니다. Bokeh은 데이터 변환과 필터링을 위해 다양한 기능과 도구를 제공합니다.

데이터 변환

Bokeh을 사용하면 데이터를 변환하고 다른 형식으로 조작할 수 있습니다. 다음은 Bokeh에서 제공하는 일부 데이터 변환 기능입니다.

1. 열 추가

Bokeh의 ColumnDataSource 클래스를 사용하여 데이터에 새로운 열을 추가할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 코드를 사용하여 ColumnDataSource에 새로운 열을 추가할 수 있습니다.

from bokeh.models import ColumnDataSource

# 데이터 생성
data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5],
        'y': [6, 7, 8, 9, 10]}

# ColumnDataSource 생성
source = ColumnDataSource(data)

# 새로운 열 추가
source.add([11, 12, 13, 14, 15], 'z')

2. 열 변환

Bokeh을 사용하면 기존 열의 값을 변환하고 새로운 열을 생성할 수 있습니다. transform 메서드를 사용하여 열 변환을 할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 코드를 사용하여 열을 변환할 수 있습니다.

from bokeh.models.transforms import Jitter

# 데이터 생성
data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5],
        'y': [6, 7, 8, 9, 10]}

# ColumnDataSource 생성
source = ColumnDataSource(data)

# 열 변환
source.transform('y', Jitter(width=0.2), 'y_jitter')

데이터 필터링

Bokeh을 사용하면 데이터를 필터링하여 특정 기준에 따라 데이터를 선택할 수 있습니다. 다음은 Bokeh에서 제공하는 데이터 필터링 기능입니다.

1. 필터링

Bokeh의 CDSView 클래스를 사용하여 데이터를 필터링할 수 있습니다. CDSView는 ColumnDataSource의 일부 데이터만 표시할 수 있는 뷰입니다. 예를 들어, 다음과 같은 코드를 사용하여 데이터를 필터링할 수 있습니다.

from bokeh.models import CDSView, BooleanFilter

# 데이터 생성
data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5],
        'y': [6, 7, 8, 9, 10]}

# ColumnDataSource 생성
source = ColumnDataSource(data)

# 필터링할 조건 생성
filter = BooleanFilter([True, False, True, False, True])

# CDSView 생성
view = CDSView(source=source, filters=[filter])

2. 선택 영역

Bokeh을 사용하여 데이터를 선택하는 영역을 지정할 수 있습니다. SelectTool을 사용하여 마우스로 데이터를 선택할 수 있는 도구를 만들 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 코드를 사용하여 선택 가능한 영역을 만들 수 있습니다.

from bokeh.models import SelectTool

# 데이터 생성
data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5],
        'y': [6, 7, 8, 9, 10]}

# ColumnDataSource 생성
source = ColumnDataSource(data)

# SelectTool 사용하여 영역 선택
select_tool = SelectTool()

# 도구로 추가
tools = [select_tool]

결론

Bokeh을 사용하면 데이터 변환과 필터링을 위한 다양한 옵션을 활용할 수 있습니다. ColumnDataSource를 사용하여 데이터를 변환하고, CDSView를 사용하여 데이터를 필터링하고 선택하는 영역을 만들 수 있습니다. 이러한 옵션들은 데이터 시각화에 있어서 매우 유용하며, Bokeh의 강력한 기능을 활용하여 데이터를 다양한 방식으로 처리할 수 있습니다.