Bokeh는 파이썬 기반의 시각화 라이브러리로, 경제 지표 분석 결과를 효과적으로 시각화하기 위해 많이 사용됩니다. Bokeh를 사용하면 간편하게 인터랙티브한 차트와 그래프를 생성할 수 있습니다. 이번 글에서는 Bokeh를 사용하여 경제 지표 분석 결과를 시각화하는 방법을 알아보도록 하겠습니다.

1. Bokeh 설치하기

Bokeh를 사용하기 위해서는 먼저 Bokeh 패키지를 설치해야 합니다. 다음 명령을 사용하여 설치할 수 있습니다.

pip install bokeh

2. Bokeh를 사용하여 데이터 로딩하기

Bokeh는 다양한 데이터 포맷을 지원하며, 데이터를 로딩하는 데 사용될 수 있습니다. CSV, JSON, Excel 등 다양한 포맷의 파일에서 데이터를 로딩할 수 있습니다. 아래는 CSV 파일에서 데이터를 로딩하는 예시입니다.

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

# 데이터 로딩
data = pd.read_csv("economy_indicators.csv")

# 데이터 확인
print(data.head())

3. Bokeh를 사용하여 데이터 시각화하기

Bokeh를 사용하여 경제 지표 데이터를 시각화하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 예를 들어, 선 그래프를 그리는 방법을 알아보겠습니다.

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

# 데이터 로딩
data = pd.read_csv("economy_indicators.csv")

# 그래프 설정
p = figure(title="GDP Growth Rate", x_axis_label="Year", y_axis_label="Growth Rate")

# 선 그래프 그리기
p.line(data["Year"], data["GDP_Growth_Rate"], line_width=2)

# 그래프 출력
show(p)

위 코드는 “GDP Growth Rate”라는 제목과 x축은 “Year”, y축은 “Growth Rate”로 설정된 선 그래프를 그리는 예제입니다. 데이터는 “Year”와 “GDP_Growth_Rate” 열에서 가져오며, line_width를 2로 설정하여 라인의 굵기를 조정합니다.

4. Bokeh를 사용하여 인터랙티브한 차트 생성하기

Bokeh를 사용하면 마우스를 사용하여 차트를 확대하거나 이동할 수 있는 인터랙티브한 차트를 생성할 수 있습니다. 다음은 Bokeh를 사용하여 인터랙티브한 차트를 생성하는 예시입니다.

import pandas as pd
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import HoverTool

# 데이터 로딩
data = pd.read_csv("economy_indicators.csv")

# 그래프 설정
p = figure(title="GDP Growth Rate", x_axis_label="Year", y_axis_label="Growth Rate")

# 선 그래프 그리기
p.line(data["Year"], data["GDP_Growth_Rate"], line_width=2)

# Hover Tool 추가
hover = HoverTool(tooltips=[("Year", "@x"), ("Growth Rate", "@y")])
p.add_tools(hover)

# 그래프 출력
show(p)

위 코드는 앞서 그렸던 그래프에 Hover Tool을 추가한 예제입니다. 마우스를 그래프 상에 올리면 해당 점의 연도와 성장률 정보를 툴팁으로 볼 수 있습니다.

5. 결론

Bokeh는 파이썬에서 경제 지표 분석 결과를 효과적으로 시각화하기 위한 강력한 도구입니다. 이번 글에서는 Bokeh를 사용하여 데이터 로딩과 시각화 방법에 대해 알아보았습니다. Bokeh를 사용하여 경제 지표 데이터를 시각화하면 인터랙티브한 차트와 그래프를 통해 데이터를 더욱 쉽게 이해할 수 있습니다.

참고: Bokeh 공식 문서