주변환경 품질 데이터 시각화는 환경 보호 및 개선을 위해 중요한 작업입니다. 이번 글에서는 파이썬의 Bokeh 라이브러리를 사용하여 주변환경 품질 데이터를 시각화하는 방법을 알아보겠습니다.
1. Bokeh 라이브러리 소개
Bokeh는 대화형 웹 기반 시각화를 제공하는 파이썬 라이브러리입니다. Bokeh는 많은 기능을 제공하며, 주변환경 품질 데이터 시각화에 사용하기에 특히 적합합니다. Bokeh는 다양한 차트와 그래프를 생성하고 상호작용적인 요소를 추가할 수 있으며, 사용자가 데이터를 탐색하고 분석하는 데 도움이 됩니다.
2. 데이터 로딩 및 준비
우선, 주변환경 품질에 관련된 데이터를 로딩하고 준비해야 합니다. 예를 들어, 대기 오염 데이터를 사용한다고 가정해보겠습니다. 이러한 데이터는 보통 CSV 형식으로 제공되는데, pandas 라이브러리를 사용하여 데이터를 로딩하고 필요한 형태로 가공할 수 있습니다.
import pandas as pd
# 데이터 로딩
data = pd.read_csv("air_quality_data.csv")
# 데이터 가공
3. Bokeh 차트 생성
Bokeh를 사용하여 데이터를 시각화하기 위해 다양한 차트를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 대기 오염 수준을 시간에 따라 추이를 보여주는 라인 차트를 생성해보겠습니다.
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
from bokeh.models import ColumnDataSource
# 데이터 준비
source = ColumnDataSource(data)
# 출력 파일 설정 (optional)
output_file("air_quality_chart.html")
# 차트 생성
p = figure(title="대기 오염 수준 추이", x_axis_label="날짜", y_axis_label="오염 수준")
p.line(x="날짜", y="오염도", source=source)
show(p)
4. 상호작용 추가
Bokeh를 사용하면 상호작용적인 요소를 추가하여 사용자가 데이터를 탐색하고 분석하는 데 도움이 되는 시각화를 만들 수 있습니다. 예를 들어, 슬라이더를 추가하여 사용자가 시간대를 선택하고 해당 시간대의 데이터를 확인할 수 있게 만들 수 있습니다.
from bokeh.layouts import column
from bokeh.models import Slider
# 슬라이더 생성
slider = Slider(start=0, end=24, value=12, step=1, title="시간대")
# 차트와 슬라이더 결합
layout = column(slider, p)
show(layout)
5. 결론
이와 같이 Bokeh를 활용하면 주변환경 품질 데이터를 시각화하고 상호작용 요소를 추가하여 사용자가 데이터를 더 잘 이해하고 분석할 수 있습니다. Bokeh는 많은 기능을 제공하므로 데이터 시각화에 사용하기에 매우 유용한 도구입니다.
참고 자료
- Bokeh 공식 문서: https://docs.bokeh.org/en/latest/
- Kaggle 대기 오염 데이터셋: https://www.kaggle.com/airsnow/air-quality-data-in-china