[python] Bokeh를 이용한 국제 무역 데이터 시각화
Bokeh는 Python에서 사용할 수 있는 인터랙티브 시각화 라이브러리로, 국제 무역 데이터 시각화에 효과적으로 사용될 수 있습니다. 이 블로그 포스트에서는 Bokeh를 이용하여 국제 무역 데이터를 시각화하는 방법을 알아보겠습니다.
Bokeh 소개
Bokeh는 웹 기반 인터랙티브 시각화 도구로, Python 프로그래밍 언어로 작성된 데이터 시각화 라이브러리입니다. Bokeh를 사용하면 다양한 종류의 시각화를 생성할 수 있으며, 인터랙티브한 기능을 제공하여 사용자가 데이터와 상호작용할 수 있도록 합니다.
국제 무역 데이터 시각화 예제
국제 무역 데이터를 시각화하기 위해 다음과 같은 예제를 사용해보겠습니다. 이 예제는 한국의 수출 및 수입 데이터를 다룹니다.
import pandas as pd
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.io import output_notebook
# 데이터 불러오기
data = pd.read_csv('trade_data.csv')
# 데이터 전처리
data['year'] = pd.to_datetime(data['year'], format='%Y-%m')
data.sort_values('year', inplace=True)
# 그래프 생성
p = figure(title='한국의 수출 및 수입', x_axis_label='연도', y_axis_label='금액(단위: 백만 달러)')
p.line(x=data['year'], y=data['export'], legend_label='수출', line_color='blue')
p.line(x=data['year'], y=data['import'], legend_label='수입', line_color='red')
# 그래프 출력
output_notebook()
show(p)
위의 코드는 Bokeh를 이용하여 한국의 수출 및 수입 데이터를 시각화합니다. 데이터를 불러오고 전처리한 후, Bokeh의 figure 객체를 생성하여 그래프를 그립니다. 수출과 수입은 각각 파란색과 빨간색으로 선으로 표시됩니다. 그래프를 출력하기 위해 output_notebook() 함수와 show() 함수를 사용합니다.
결론
Bokeh를 이용하여 국제 무역 데이터를 시각화하는 방법을 소개했습니다. Bokeh는 다양한 시각화 기능과 인터랙티브한 기능을 제공하여 데이터를 효과적으로 시각화할 수 있습니다. 국제 무역 데이터 시각화에 Bokeh를 활용해 보시기 바랍니다.