주택 가격 데이터는 많은 사람들에게 매우 중요한 정보입니다. 이러한 데이터를 시각화하여 분석하면, 주택 가격 동향과 패턴을 더 잘 이해할 수 있습니다. 이번 블로그 포스트에서는 파이썬의 Bokeh 라이브러리를 사용하여 주택 가격 데이터를 시각화하는 방법을 알아보겠습니다.

Bokeh 소개

Bokeh는 파이썬 기반의 대화식 시각화 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 웹 브라우저에서 동작하며, interactivity와 고성능 시각화를 제공합니다. Bokeh를 사용하면 다양한 종류의 그래프와 차트를 생성할 수 있으며, 사용자 입력에 따라 그래프를 업데이트하거나 상호작용할 수도 있습니다.

주택 가격 데이터 가져오기

첫 번째 단계는 주택 가격 데이터를 가져오는 것입니다. 여기서는 Pandas 라이브러리를 사용하여 데이터프레임으로 주택 가격 데이터를 불러올 것입니다.

import pandas as pd

# 데이터 파일 로드
data = pd.read_csv("housing_prices.csv")

# 데이터 확인
print(data.head())

그래프 그리기

이제 Bokeh를 사용하여 그래프를 그릴 차례입니다. Bokeh에서는 다양한 유형의 차트를 그릴 수 있습니다. 이번 예제에서는 막대 그래프를 사용하여 주택 가격의 분포를 시각화하겠습니다.

from bokeh.plotting import figure, show

# 플롯 생성
p = figure(x_range=data["지역"], plot_height=400, plot_width=800, title="주택 가격 분포")

# 막대 그래프 그리기
p.vbar(x=data["지역"], top=data["가격"], width=0.9)

# 그래프 표시
show(p)

위의 코드에서는 figure 함수를 사용하여 플롯 객체를 생성했습니다. 그런 다음 vbar 함수를 사용하여 막대 그래프를 그렸습니다. show 함수는 그래프를 웹 브라우저에서 표시합니다.

결론

이제 Bokeh를 사용하여 주택 가격 데이터를 시각화하는 방법을 알아보았습니다. Bokeh를 사용하면 다양한 유형의 그래프와 차트를 생성하고 상호작용할 수 있습니다. 주택 가격 데이터를 분석하기 위해 Bokeh를 사용해 보세요!

참고 자료

• Bokeh 공식 문서