[파이썬] bokeh 파이프라인 및 데이터 워크플로우 시각화

07 Sep 2023

bokeh

데이터 시각화는 데이터 분석 및 인사이트 도출 과정에서 중요한 부분입니다. Bokeh는 파이썬 데이터 시각화 라이브러리 중 하나로, 인터랙티브한 시각화를 제공하여 데이터 워크플로우를 효과적으로 시각화할 수 있습니다.

Bokeh를 사용하여 데이터 워크플로우를 시각화하는 기본적인 단계는 다음과 같습니다.

1. 데이터 가져오기

먼저, 데이터를 가져와야 합니다. 이 데이터는 분석하고 시각화할 기반이 되는 원천 데이터일 수 있습니다. 예를 들어, CSV 파일이나 데이터베이스에서 데이터를 가져올 수 있습니다.

import pandas as pd

# CSV 파일에서 데이터 가져오기
data = pd.read_csv("data.csv")

# 데이터베이스에서 데이터 가져오기
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('database.db')
query = "SELECT * FROM table;"
data = pd.read_sql_query(query, conn)

2. 데이터 전처리

가져온 데이터를 분석 및 시각화하기 쉽도록 전처리해야 합니다. 이 단계에서는 데이터 정제, 결측치 처리, 필요한 컬럼 선택 등을 수행할 수 있습니다.

# 결측치 처리
data = data.fillna(0)

# 필요한 컬럼 선택
data = data[['col1', 'col2', 'col3']]

# 데이터 정규화
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
data_normalized = scaler.fit_transform(data)

3. 시각화하기

이제 데이터를 시각화해야 합니다. Bokeh는 다양한 시각화 도구를 제공하며, 간단하고 직관적인 사용법을 가지고 있습니다.

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.io import output_notebook

# Jupyter Notebook에서 출력하기 위해 설정
output_notebook()

# figure 객체 생성
p = figure(title='Data Workflow Visualization', x_axis_label='X', y_axis_label='Y')

# 데이터 시각화
p.circle(data['col1'], data['col2'])

# 시각화 보여주기
show(p)

Bokeh를 사용하여 데이터 워크플로우를 시각화하면 데이터의 흐름을 직관적으로 확인할 수 있으며, 필요한 분석 결과를 도출하는 데 도움이 됩니다.

Bokeh를 사용하여 파이프라인과 데이터 워크플로우를 시각화하면 더 효율적으로 데이터 분석과 시각화를 수행할 수 있습니다. Bokeh의 다양한 기능과 확장성을 활용하여 자신에게 맞는 시각화를 구현해보세요.