Bokeh는 Python에서 사용되는 인터랙티브 시각화 라이브러리입니다. Bokeh를 사용하면 사회 경제 데이터 분석 결과를 시각적으로 표현할 수 있습니다. 이번 블로그 포스트에서는 Bokeh를 사용하여 사회 경제 데이터를 분석하고 시각화하는 방법을 알아보도록 하겠습니다.
필요한 패키지 설치
먼저, Bokeh 패키지를 설치해야 합니다. 아래의 명령어를 사용하여 Bokeh를 설치하세요.
pip install bokeh
데이터 분석
사회 경제 데이터를 분석하기 위해 해당 데이터셋을 불러와야 합니다. 예를 들어, CSV 파일 형태로 저장된 데이터셋을 사용한다고 가정해봅시다. 다음은 데이터를 불러오는 예제 코드입니다.
import pandas as pd
# CSV 파일 불러오기
data = pd.read_csv("경제데이터.csv")
데이터를 불러온 후에는 필요한 전처리 작업을 수행할 수 있습니다. 이 단계에서는 데이터의 특성에 따라 다양한 전처리 작업이 필요할 수 있습니다.
데이터 시각화
Bokeh를 사용하여 분석한 데이터를 시각화하기 위해서는 다음의 과정을 따라야 합니다.
- 그래프를 그릴 도구를 생성합니다.
- 데이터셋을 해당 도구에 추가합니다.
- 필요한 설정을 통해 그래프 모양과 스타일을 조정합니다.
- 그래프를 출력합니다.
간단한 예제를 통해 Bokeh를 사용한 데이터 시각화를 살펴보겠습니다. 아래의 코드는 꺾은선 그래프를 그리는 예제입니다.
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.io import output_notebook
# 인터랙티브 출력 설정
output_notebook()
# 그래프를 그릴 도구 생성
p = figure(title="사회 경제 데이터 분석 결과", x_axis_label='X축', y_axis_label='Y축')
# 데이터셋 추가
p.line(data['x'], data['y'], line_width=2)
# 그래프 출력
show(p)
위의 코드에서 data['x']와 data['y']는 각각 x축과 y축에 해당하는 데이터 열입니다. line_width=2는 꺾은선 그래프의 굵기를 조정하는 설정값입니다.
추가 기능
Bokeh는 다양한 추가 기능을 제공하여 더 다양한 시각화를 가능하게 합니다.
- 그래프에 여러 개의 선을 추가하여 데이터를 비교할 수 있습니다.
- 양식에 따라 데이터를 표시할 수 있는 툴팁 기능을 제공합니다.
- 색상 맵을 이용하여 데이터에 따라 색상을 다르게 표현하는 기능을 제공합니다.
결론
Bokeh를 사용하여 사회 경제 데이터를 분석하고 시각화하는 방법에 대해 알아보았습니다. Bokeh는 강력한 시각화 도구로써 다양한 기능을 제공하기 때문에, 사회 경제 데이터 분석에 활용하면 좋습니다. Bokeh를 사용하여 데이터를 시각화하면 직관적이고 이해하기 쉬운 결과를 얻을 수 있습니다.
참고 자료
- Bokeh 공식 문서: https://docs.bokeh.org
- Bokeh 예제 갤러리: https://docs.bokeh.org/en/latest/docs/gallery.html