Bokeh는 Python으로 개발된 인터랙티브 시각화 라이브러리입니다. Bokeh를 사용하면 교통 체증 데이터를 시각화하여 보다 쉽고 효과적으로 분석할 수 있습니다. 이번 포스트에서는 Bokeh를 이용하여 교통 체증 데이터를 시각화하는 방법을 알아보겠습니다.

필요한 라이브러리 설치

처음에는 Bokeh 라이브러리를 설치해야 합니다. 아래의 명령을 사용하여 설치할 수 있습니다.

pip install bokeh

데이터 가져오기

먼저 교통 체증 데이터를 가져와야 합니다. 예를 들어, traffic_data.csv라는 CSV 파일로부터 데이터를 읽어올 것입니다. 다음은 데이터를 읽어오는 코드입니다.

import pandas as pd

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

시각화하기

데이터를 읽어온 후에는 Bokeh를 사용하여 시각화를 할 수 있습니다. Bokeh는 다양한 종류의 플롯 (plot)을 지원하므로, 서로 다른 시각화 방법을 선택할 수 있습니다. 아래는 간단한 바 차트를 그리는 예시입니다.

from bokeh.plotting import figure, output_file, show

output_file("traffic_chart.html")

p = figure(x_range=data['date'], plot_height=350, title="Daily Traffic Congestion",
           toolbar_location=None, tools="")

p.vbar(x=data['date'], top=data['congestion'], width=0.9)

p.xgrid.grid_line_color = None
p.y_range.start = 0

show(p)

위의 코드는 데이터 파일의 ‘date’ 열을 x축으로, ‘congestion’ 열을 y축으로 설정하여 바 차트를 그립니다. 그리고 결과를 traffic_chart.html 파일로 출력합니다.

실행하기

위의 코드를 traffic.py 파일에 저장한 후, 아래의 명령을 사용하여 실행할 수 있습니다.

python traffic.py

그러면 Bokeh 서버가 시작되고, 웹 브라우저에서 시각화된 교통 체증 데이터를 볼 수 있습니다.

결론

Bokeh를 사용하면 교통 체증 데이터를 쉽게 시각화할 수 있습니다. 이를 통해 데이터를 더 잘 이해하고 분석할 수 있습니다. Bokeh의 다양한 기능과 플롯 유형을 활용하여 원하는 시각화 방식을 선택할 수 있습니다.