Bokeh는 Python에서 사용할 수 있는 인터랙티브 시각화 도구로, 시계열 데이터를 효과적으로 시각화하는데 사용할 수 있습니다. 이 블로그 포스트에서는 Bokeh를 사용하여 시계열 데이터를 시각화하는 방법을 알아보겠습니다.

Bokeh 소개

Bokeh는 Python으로 개발된 오픈 소스 시각화 라이브러리로, HTML, JavaScript 및 CSS를 사용하여 인터랙티브한 시각화를 생성합니다. Bokeh는 다양한 시각화 유형을 지원하며, 특히 시계열 데이터의 경우 매우 효과적으로 시각화할 수 있습니다.

Bokeh 설치

Bokeh를 사용하기 위해서는 먼저 Bokeh 패키지를 설치해야 합니다. 아래의 명령어를 사용하여 Bokeh를 설치하세요.

pip install bokeh

시계열 데이터 시각화 예제

다음은 Bokeh를 사용하여 시계열 데이터를 시각화하는 간단한 예제 코드입니다.

import pandas as pd
from bokeh.plotting import figure, output_file, show

# 데이터 로드
data = pd.read_csv('data.csv')

# X축과 Y축 데이터 설정
x = data['date']
y = data['value']

# 출력 파일 설정
output_file('chart.html')

# Figure 객체 생성
p = figure(title='시계열 데이터 시각화', x_axis_type='datetime')

# 시계열 데이터 시각화
p.line(x, y, legend_label='값', line_width=2)

# 시각화 보여주기
show(p)

위의 예제 코드는 ‘data.csv’ 파일에서 시계열 데이터를 로드하고, 날짜를 X축으로, 값(데이터)을 Y축으로 설정하여 Bokeh에서 제공하는 line 함수를 사용하여 시계열 데이터를 선 그래프로 시각화합니다. 시각화 결과는 ‘chart.html’ 파일로 출력됩니다.

결론

Bokeh를 사용하면 Python에서 시계열 데이터를 손쉽게 시각화할 수 있습니다. Bokeh의 다양한 기능과 설정을 활용하여 원하는 시각화 결과물을 만들어보세요.

참고 자료

• Bokeh 공식 문서
• Bokeh 갤러리

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