Bokeh는 파이썬으로 데이터 시각화를 할 수 있는 오픈 소스 라이브러리입니다. 이 블로그 포스트에서는 Bokeh를 사용하여 인구 이동 동향 데이터를 시각화하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

데이터 소개

이 예제에서는 지역 간 인구 이동 동향 데이터를 사용할 것입니다. 데이터는 CSV 파일 형식으로 제공되며 다음과 같은 열을 포함합니다:

• 출발지: 이주를 하는 사람의 출발 지역
• 도착지: 이주를 하는 사람의 도착 지역
• 인구: 인구 이동 횟수

Bokeh 설치

Bokeh를 사용하기 위해서는 먼저 설치해야 합니다. 다음 명령을 사용하여 Bokeh를 설치할 수 있습니다:

pip install bokeh

데이터 로드

우선, 필요한 패키지를 가져오고 데이터를 로드해 보겠습니다:

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

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

데이터 시각화

이제 데이터를 시각화해 보겠습니다. Bokeh를 사용하여 출발지와 도착지 간 이주 횟수를 플롯합니다:

# Bokeh 출력 설정
output_notebook()

# 플롯 생성
p = figure(title='인구 이동 동향', x_axis_label='출발지', y_axis_label='도착지')

# 출발지와 도착지 간 이주 횟수를 스캐터 플롯으로 표현
p.scatter(data['출발지'], data['도착지'], size=data['인구'], color='navy', alpha=0.5)

# 플롯 출력
show(p)

결과 확인

위 코드를 실행하면 Bokeh로 인구 이동 동향 데이터를 시각화한 결과를 확인할 수 있습니다. 각 출발지와 도착지 간의 연결선은 인구 이동의 양을 나타냅니다. 점의 크기는 인구 이동 횟수를 나타내며, 크기가 더 큰 점은 인구 이동이 더 많이 일어난 지역을 나타냅니다.

마치며

이번 포스트에서는 Bokeh를 사용하여 인구 이동 동향 데이터를 시각화하는 방법을 알아보았습니다. Bokeh는 파이썬의 강력한 데이터 시각화 도구로써 다양한 종류의 그래프를 만들 수 있습니다. Bokeh의 다양한 기능과 설정을 활용하여 데이터를 효과적으로 시각화해 보세요.

참조:

• Bokeh 공식 문서: https://docs.bokeh.org
• 데이터 출처: 인구 이동 동향 데이터