유동인구 데이터를 분석하고 시각화하기 위해 Python의 Bokeh 라이브러리를 사용할 수 있습니다. Bokeh는 인터랙티브 시각화를 위한 강력한 도구이며, 간단하고 예쁜 그래프를 만들 수 있습니다.

1. Bokeh 설치하기

먼저, Bokeh를 설치해야 합니다. 다음 명령어를 사용하여 터미널에서 Bokeh를 설치할 수 있습니다.

pip install bokeh

2. 유동인구 데이터 로드하기

분석할 유동인구 데이터를 먼저 로드해야 합니다. CSV 파일을 사용한다고 가정하겠습니다. 다음은 CSV 파일을 로드하는 코드 예시입니다.

import pandas as pd

# CSV 파일 로드
data = pd.read_csv('유동인구데이터.csv')

# 데이터 확인
print(data.head())

3. 데이터 시각화하기

Bokeh를 사용하여 데이터를 시각화할 수 있습니다. 다음은 유동인구 데이터를 막대 그래프로 그리는 코드 예시입니다.

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

# Jupyter Notebook에서 출력하기 위한 설정
output_notebook()

# 그래프 객체 생성
p = figure(title='유동인구 분석 결과', x_axis_label='날짜', y_axis_label='인구 수')

# 막대 그래프 추가
p.vbar(x=data['날짜'], top=data['인구수'], width=0.9)

# 그래프 출력
show(p)

위 코드를 실행하면 Jupyter Notebook에서 유동인구 분석 결과를 확인할 수 있는 막대 그래프가 출력됩니다.

4. 그래프 스타일링하기

Bokeh를 사용하면 그래프의 다양한 스타일링 옵션을 설정할 수 있습니다. 예를 들어, 그래프의 바탕색, 간격, 라벨의 크기와 위치 등을 조정할 수 있습니다.

# 그래프 스타일링
p.background_fill_color = "white"
p.xgrid.grid_line_color = None
p.ygrid.grid_line_color = "gray"
p.y_range.start = 0
p.y_range.end = data['인구수'].max() + 1000
p.xaxis.major_label_text_font_size = '12pt'
p.yaxis.major_label_text_font_size = '12pt'

# 그래프 출력
show(p)

위 코드를 실행하면 흰색 바탕에 회색 그리드가 있는 그래프가 출력됩니다.

5. 결론

이처럼 Bokeh를 사용하면 유동인구 데이터를 분석하고 시각화할 수 있습니다. Bokeh의 다양한 기능을 활용하여 보다 복잡하고 상세한 그래프를 그릴 수도 있으며, HTML 파일로도 그래프를 저장할 수 있습니다. Bokeh의 자세한 사용법과 예시는 공식 문서를 참고하시기 바랍니다.

• Bokeh 공식 문서: https://docs.bokeh.org