본 포스트에서는 Python의 Bokeh 라이브러리를 사용하여 세계 경제 데이터를 시각화하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

목차

1. Bokeh란?
2. 데이터 불러오기
3. 세계 경제 데이터 시각화
4. 결론

Bokeh란?

Bokeh는 Python 기반의 대화형 시각화 라이브러리로, 문서와 웹상에서 사용자가 데이터를 시각화하고 탐색할 수 있게 해줍니다. Bokeh는 동적이고 인터랙티브한 시각화를 제공하며, 다양한 종류의 그래프와 차트를 생성할 수 있습니다.

데이터 불러오기

Bokeh를 사용하여 시각화할 데이터를 불러와야 합니다. 예를 들어, 세계 경제 데이터를 사용해보겠습니다. 데이터는 CSV 형식으로 저장되어 있습니다.

import pandas as pd

# 데이터 불러오기
economy_data = pd.read_csv('economy_data.csv')

데이터를 불러오고 나면, 필요한 데이터를 선택하고 정리할 수 있습니다.

세계 경제 데이터 시각화

이제 Bokeh를 사용하여 세계 경제 데이터를 시각화해보겠습니다. 예를 들어, GDP와 인구 수의 상관 관계를 산점도로 표현해보겠습니다.

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import ColumnDataSource

# 데이터 전처리
source = ColumnDataSource(economy_data)

# 시각화 설정
p = figure(title='GDP vs. 인구 수', x_axis_label='GDP', y_axis_label='인구 수')

# 산점도 그리기
p.circle(x='GDP', y='인구 수', source=source, size=8, color='blue', alpha=0.5)

# 그래프 출력
show(p)

위 코드는 Bokeh의 figure 객체를 생성하여 산점도를 그리는 예시입니다. 데이터를 요소로 하는 ColumnDataSource를 생성하고, 그래프의 타이틀과 축 레이블을 설정한 뒤, circle 메서드를 사용하여 산점도를 그립니다. 마지막으로 show 메서드로 그래프를 출력합니다.

결론

이렇게 Bokeh를 사용하여 세계 경제 데이터를 시각화할 수 있습니다. Bokeh는 다양한 시각화 기능을 제공하므로, 데이터의 특성에 맞게 다양한 시각화 방법을 적용할 수 있습니다. Bokeh의 자세한 사용법은 공식 문서를 참고하시기 바랍니다.

이상으로 Bokeh를 활용한 세계 경제 데이터 시각화에 대해 알아보았습니다.