Bokeh는 파이썬 기반의 시각화 도구로, 다양한 형식의 시각화를 할 수 있습니다. 이번 예시에서는 Bokeh를 사용하여 고속도로의 차량 유동 인구 데이터를 시각화하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

데이터 수집 및 전처리

먼저, 고속도로의 차량 유동 인구 데이터를 수집해야합니다. 이 데이터는 보통 교통 관련 기관이나 빅데이터 플랫폼에서 제공됩니다. 수집한 데이터는 CSV 형식으로 저장하여 사용합니다.

다음으로, 수집한 데이터를 전처리해야합니다. 전처리는 데이터를 분석 가능한 형태로 가공하는 과정입니다. 예를 들어, 날짜와 시간 정보를 파싱하고, 필요한 컬럼만 추출하거나 결측치를 처리하는 작업을 수행합니다.

Bokeh 라이브러리 설치

Bokeh 라이브러리를 설치하기 위해, 다음 명령을 사용합니다:

pip install bokeh

Bokeh를 이용한 시각화

데이터를 전처리 한 후에는 Bokeh를 사용하여 시각화할 수 있습니다. 아래는 Bokeh를 활용한 고속도로 차량 유동 인구 데이터 시각화 예시입니다:

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

# 데이터 로드
data = pd.read_csv('traffic_data.csv')

# 그래프 설정
p = figure(title='고속도로 차량 유동 인구',
           x_axis_label='시간',
           y_axis_label='차량 수')

# 데이터 표시
p.line(data['시간'], data['차량수'])

# 출력
output_notebook()
show(p)

위 코드는 Bokeh를 사용하여 시간에 따른 차량 유동 인구를 선 그래프로 표현하는 예시입니다. traffic_data.csv는 전처리된 데이터 파일로, 시간과 차량 수 열이 필요합니다. 그래프의 x축은 시간, y축은 차량 수를 나타내며, p.line 메소드를 통해 데이터를 그래프로 표시합니다.

결과 확인

위 코드를 실행하면 웹 브라우저에 고속도로 차량 유동 인구 데이터를 시각화한 그래프가 표시됩니다. 이를 통해 시간대별로 차량 유동 인구의 추이를 파악할 수 있습니다.

참고 자료

• Bokeh 공식 문서