Python의 Bokeh 라이브러리는 데이터 시각화를 위한 강력한 도구입니다. 이를 통해 인구 이동 데이터를 시각적으로 표현할 수 있습니다. Bokeh를 활용하여 인구 이동 데이터를 시각화하는 예제를 살펴보겠습니다.

1. 필요한 라이브러리 설치

먼저, Bokeh를 사용하기 위해 다음과 같이 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다.

pip install bokeh

2. 인구 이동 데이터 불러오기

인구 이동 데이터를 시각화하기 위해서는 데이터를 불러와야 합니다. 예를 들어, CSV 파일로부터 데이터를 불러오는 경우 다음과 같이 pandas 라이브러리를 사용하여 데이터를 가져올 수 있습니다.

import pandas as pd

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

3. 데이터 전처리

시각화를 위해 데이터를 전처리해야 합니다. 예를 들어, 인구 이동 데이터에는 지역별 인구 수와 연도가 포함되어 있을 수 있습니다. 이를 바탕으로 원하는 형태의 데이터로 가공해야 합니다.

# 필요한 컬럼 선택
data = data[['Year', 'Population']]

# 연도별로 그룹화하여 인구 수 합산
data = data.groupby('Year').sum().reset_index()

4. Bokeh를 활용한 시각화

이제 Bokeh를 사용하여 데이터를 시각화할 차례입니다. 예를 들어, 선 그래프를 생성하여 연도별 인구 추이를 표현할 수 있습니다.

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.io import output_notebook

# Jupyter Notebook에서 출력하기
output_notebook()

# 인구 추이를 표현하는 선 그래프 생성
p = figure(title='Population Movement', x_axis_label='Year', y_axis_label='Population')

# 데이터를 선 그래프에 추가
p.line(data['Year'], data['Population'], line_width=2)

# 그래프 출력
show(p)

이렇게 하면 Bokeh를 사용하여 인구 이동 데이터를 시각화할 수 있습니다.

5. 참고 자료

• Bokeh 공식 문서: https://docs.bokeh.org/en/latest/
• pandas 공식 문서: https://pandas.pydata.org/docs/

Bokeh를 통해 인구 이동 데이터를 시각화하는 방법에 대해 알아보았습니다. Bokeh는 다양한 시각화 형태와 인터랙티브한 기능을 제공하므로, 데이터 시각화에 유용한 도구입니다.