음악 소비 데이터를 시각화하는 것은 데이터를 보다 명확하게 이해하고 인사이트를 얻는데 도움이 됩니다. Bokeh는 파이썬 기반의 강력한 시각화 도구로써, 이를 활용하여 음악 소비 데이터를 시각적으로 표현할 수 있습니다. 이번 포스트에서는 Bokeh를 이용하여 음악 소비 데이터를 시각화하는 방법을 알아보겠습니다.

필요한 라이브러리 설치하기

먼저 Bokeh를 설치해야 합니다. 다음 명령어를 사용하여 Bokeh를 설치할 수 있습니다.

pip install bokeh

데이터 준비하기

이번 예제에서는 간단한 음악 소비 데이터셋을 사용하겠습니다. 데이터셋은 아티스트명, 앨범명, 장르, 스트리밍 횟수 등의 정보를 포함하고 있습니다. 또한, 일자별로 각 아티스트의 스트리밍 횟수를 포함하는 데이터프레임의 형태로 준비되어야 합니다.

Bokeh를 사용하여 데이터 시각화하기

Bokeh를 사용하여 데이터 시각화를 시작하려면 다음 단계를 따라야 합니다.

1. 필요한 라이브러리를 불러옵니다.

import pandas as pd
from bokeh.io import output_file, show
from bokeh.plotting import figure

1. 데이터를 불러옵니다.

data = pd.read_csv('music_consumption.csv')

1. 출력 파일을 지정합니다.

output_file('music_visualization.html')

1. 그래프를 그리기 위한 도구들을 설정합니다.

p = figure(title='음악 소비 데이터 시각화', x_axis_label='날짜', y_axis_label='스트리밍 횟수')

1. 그래프에 데이터를 추가합니다.

p.line(data['날짜'], data['스트리밍 횟수'], legend_label='스트리밍 횟수', line_width=2)

1. 그래프를 출력합니다.

show(p)

결과 확인하기

위 단계를 모두 거치고 나면 ‘music_visualization.html’ 파일이 생성됩니다. 이 파일을 웹 브라우저로 열어 음악 소비 데이터의 시각화 결과를 확인할 수 있습니다.

결론

이번 포스트에서는 Bokeh를 사용하여 음악 소비 데이터를 시각화하는 방법을 알아보았습니다. Bokeh를 사용하면 간단한 몇 가지 단계만으로도 다양한 그래프를 그릴 수 있으며, 데이터를 더욱 명확하게 이해할 수 있습니다. Bokeh의 다양한 기능과 옵션을 활용하여 음악 소비 데이터에 대한 인사이트를 발견해보세요.