[python] Bokeh를 이용한 기업 신용 등급 분석 결과 시각화
소개
Bokeh는 Python에서 대화형 시각화를 위한 라이브러리로, 기업 신용 등급 분석 결과를 시각화하는 데 효과적으로 사용될 수 있습니다. Bokeh를 사용하면 사용자들이 데이터를 탐색하고 효과적으로 이해할 수 있는 시각적인 표현을 제공할 수 있습니다.
설치
Bokeh를 설치하기 위해서는 pip를 사용하여 다음 명령을 실행합니다:
pip install bokeh
또는 아래와 같이 Conda를 사용하여 설치할 수도 있습니다:
conda install bokeh
예제 코드
다음은 Bokeh를 사용하여 기업 신용 등급 분석 결과를 시각화하는 간단한 예제 코드입니다. 코드 실행 전에 Bokeh를 설치해야 합니다.
import pandas as pd
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.palettes import Category10
# 기업 신용 등급 데이터 로드
data = pd.read_csv('company_ratings.csv')
# 막대 차트를 생성하기 위한 데이터 가공
data['Color'] = Category10[len(data)]
data['Rating'] = data['Rating'].astype(str)
data['Rating_Count'] = data.groupby('Rating')['Company'].transform('count')
# 그래프 생성
p = figure(x_range=data['Rating'].unique(), plot_height=400, title="기업 신용 등급 분석 결과")
p.vbar(x='Rating', top='Rating_Count', width=0.9, color='Color', legend_field="Rating", source=data)
# 그래프 스타일 설정
p.xgrid.grid_line_color = None
p.legend.title = "등급"
p.legend.label_text_font_size = "10pt"
p.xaxis.axis_label = "신용 등급"
p.yaxis.axis_label = "등급 개수"
# 그래프 출력
show(p)
위 코드에서 company_ratings.csv 파일은 기업의 신용 등급 정보를 포함하는 CSV 파일입니다. 이 파일은 프로젝트 디렉토리에 존재해야 합니다.
실행 방법
위의 예제 코드를 실행하기 위해서는 별도의 데이터셋이 필요합니다. 데이터셋은 company_ratings.csv 파일로 제공되며, 이 파일을 프로젝트 디렉토리에 추가한 후 코드를 실행하면 됩니다.
Bokeh 설치 후 예제 코드를 실행하면 Bokeh 서버를 통해 웹 브라우저에서 시각화 결과를 확인할 수 있습니다.
결론
Bokeh는 Python에서 강력한 대화형 시각화 도구로서, 기업 신용 등급 분석 결과를 효과적으로 시각화하는 데 사용될 수 있습니다. Bokeh를 활용하면 데이터 탐색과 분석 작업을 보다 쉽게 진행할 수 있으며, 사용자들이 데이터에 대한 이해를 돕는 시각적인 표현을 제공할 수 있습니다.