Bokeh는 Python으로 데이터 시각화를 할 수 있는 강력한 도구 중 하나입니다. 이번 예제에서는 Bokeh를 사용하여 대기오염 데이터를 시각화하는 방법을 알아보겠습니다.

필요한 라이브러리 설치

먼저, Bokeh를 설치해야 합니다. 다음 명령어를 사용하여 Bokeh를 설치할 수 있습니다.

pip install bokeh

또한, 대기오염 데이터를 다루기 위해 pandas 라이브러리도 설치해야 합니다.

pip install pandas

데이터 준비하기

시각화할 대기오염 데이터를 준비해야 합니다. 예를 들어, CSV 파일 형식으로 대기오염 관측 데이터를 다운로드한 경우 다음과 같이 데이터를 불러올 수 있습니다.

import pandas as pd

# CSV 파일에서 데이터 불러오기
data = pd.read_csv('air_pollution_data.csv')

데이터를 읽어오면, 필요한 전처리 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 날짜와 시간 정보를 파싱하거나 불필요한 열을 제거할 수 있습니다.

Bokeh를 사용한 데이터 시각화

이제 Bokeh를 사용하여 데이터를 시각화해보겠습니다.

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import DatetimeTickFormatter

# Figure 객체 생성
p = figure(title='대기오염 데이터 시각화', x_axis_label='날짜', y_axis_label='오염 수치')

# 데이터를 그래프에 추가하기
p.line(data['date'], data['pollution'], line_width=2)

# x축의 날짜 형식 지정
p.xaxis.formatter = DatetimeTickFormatter(days=["%Y-%m-%d"])

# 그래프 보여주기
show(p)

위 코드는 대기오염 데이터의 날짜를 x축으로, 오염 수치를 y축으로한 선 그래프를 그리는 간단한 예제입니다. 원하는 대로 그래프 스타일, 축 레이블 등을 수정할 수 있습니다.

결론

Bokeh를 사용하면 Python으로 대기오염 데이터를 시각화하는 것이 매우 간단합니다. 이를 통해 데이터를 쉽게 이해할 수 있으며, 데이터를 시각적으로 효과적으로 전달할 수 있습니다.

Bokeh의 다양한 기능과 옵션을 사용하여 데이터 시각화 작업을 보다 풍부하게 꾸밀 수 있습니다. 자세한 사용법은 Bokeh 공식 문서를 참고하시기 바랍니다.

참고 자료

• Bokeh 공식 문서: https://docs.bokeh.org/
• pandas 공식 문서: https://pandas.pydata.org/docs/