Bokeh은 파이썬 기반의 데이터 시각화 라이브러리로서, 인터랙티브한 그래프를 표시할 수 있게 해줍니다. 그러나 Bokeh를 사용하여 그래프를 표시하려면 데이터를 적절하게 전처리해야 합니다. 이번 블로그 포스트에서는 Bokeh 그래프에 필요한 데이터 전처리 방법에 대해 알아보겠습니다.

데이터 로딩

Bokeh를 사용하여 그래프를 표시하려면 먼저 데이터를 로딩해야 합니다. 보통 pandas 라이브러리를 사용하여 데이터를 로딩하는 것이 편리합니다. 아래는 pandas를 사용하여 CSV 파일로부터 데이터를 로딩하는 예시 코드입니다.

import pandas as pd

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

데이터 전처리

데이터를 로딩한 후에는 Bokeh 그래프에 맞게 데이터를 적절하게 전처리해야 합니다. 다음은 몇 가지 흔히 사용되는 데이터 전처리 방법입니다.

1. 결측값 처리

결측값은 데이터셋에 존재하는 값을 의미하지 않거나 누락된 값을 말합니다. Bokeh 그래프를 표시하기 전에 결측값을 처리해야 합니다. 일반적으로 결측값은 NaN 또는 None으로 표현됩니다. 결측값을 제거하거나 대체하기 위해 pandas의 dropna() 또는 fillna() 메서드를 사용할 수 있습니다.

# 결측값 제거
data = data.dropna()

# 결측값 대체
data = data.fillna(0)

2. 데이터 타입 변환

Bokeh 그래프에는 데이터의 타입이 맞아야 합니다. 예를 들어, 숫자값이 필요한 그래프에 문자열이 들어있는 경우, 데이터를 적절한 숫자로 변환해야 합니다. 이를 위해 pandas의 astype() 메서드를 사용할 수 있습니다.

# 문자열을 숫자로 변환
data["column_name"] = data["column_name"].astype(int)

3. 데이터 필터링

Bokeh 그래프에서는 필요한 데이터만 선택하여 표시할 수 있습니다. pandas의 강력한 필터링 기능을 사용하여 원하는 조건에 맞는 데이터를 선택할 수 있습니다.

# 조건에 맞는 데이터 필터링
filtered_data = data[data["column_name"] > 10]

4. 데이터 정렬

그래프에 데이터를 표시할 때, 데이터의 순서가 중요한 경우가 있습니다. pandas의 sort_values() 메서드를 사용하여 데이터를 원하는 순서로 정렬할 수 있습니다.

# 데이터를 열(column)의 값을 기준으로 오름차순 정렬
sorted_data = data.sort_values("column_name")

결론

Bokeh 그래프를 표시하기 위해 데이터를 전처리하는 방법에 대해 알아보았습니다. 데이터 로딩, 결측값 처리, 데이터 타입 변환, 데이터 필터링, 데이터 정렬 등의 전처리 작업을 통해 Bokeh 그래프에 적합한 데이터를 준비할 수 있습니다. 이러한 전처리 과정을 통해 더욱 정확하고 의미 있는 그래프를 표시할 수 있습니다.