Bokeh는 파이썬으로 작성된 인터랙티브 시각화 도구로, 특히 웹 브라우저에서 동작하는 시각화를 생성하기 위해 설계되었습니다. Bokeh를 사용하면 다양한 시각화 기술을 사용하여 데이터를 탐색하고 이해할 수 있습니다. 이번 글에서는 Bokeh를 사용하여 기후 데이터를 시각화하는 방법을 살펴보겠습니다.
Bokeh 설치하기
Bokeh를 사용하기 위해서는 먼저 설치해야 합니다. 아래의 명령어를 사용하여 Bokeh를 설치할 수 있습니다.
pip install bokeh
기후 데이터 가져오기
기후 데이터를 시각화하기 위해 먼저 해당 데이터를 가져와야 합니다. 이 예제에서는 CSV 파일 형식의 기후 데이터를 사용할 것입니다. 다음과 같이 Pandas를 사용하여 데이터를 DataFrame으로 가져올 수 있습니다.
import pandas as pd
data = pd.read_csv('climate_data.csv')
Bokeh를 사용하여 기후 데이터 시각화하기
Bokeh는 다양한 시각화 요소를 포함하고 있으며, 이를 사용하여 기후 데이터를 시각화할 수 있습니다. 예를 들어, 라인 플롯(line plot)을 사용하여 기후 데이터의 연도별 변화를 보여줄 수 있습니다. 다음과 같이 코드를 작성해 보겠습니다.
from bokeh.plotting import figure, show
# 기후 데이터를 연도별로 그룹화합니다
data['Year'] = pd.to_datetime(data['Year'])
grouped_data = data.groupby(data['Year'].dt.year).mean()
# Bokeh의 figure 객체를 생성합니다
p = figure(title='기후 데이터 연도별 변화', x_axis_label='연도', y_axis_label='평균 온도')
# 라인 플롯을 생성합니다
p.line(grouped_data.index, grouped_data['Temperature'], line_width=2)
# 시각화를 보여줍니다
show(p)
이 코드는 연도별 평균 온도를 보여주는 간단한 라인 플롯을 생성합니다. Bokeh의 figure 객체를 생성한 다음 line 메서드를 사용하여 라인 플롯을 생성합니다. 마지막으로 show 함수를 호출하여 시각화를 보여줍니다.
결론
이번 글에서는 Bokeh를 사용하여 기후 데이터 시각화에 대해 알아보았습니다. Bokeh를 사용하면 다양한 시각화 기법을 사용하여 기후 데이터를 쉽고 효과적으로 시각화할 수 있습니다. Bokeh의 다양한 기능과 설정을 활용하여 원하는 시각화를 만들어보세요.