기후 변화는 우리의 환경과 인간 생활에 큰 영향을 미치고 있습니다. 이러한 변화를 이해하기 위해 기후 변화 지표 데이터를 시각화하는 것은 매우 중요합니다. 이번 포스트에서는 Python의 Bokeh 라이브러리를 사용하여 기후 변화 지표 데이터를 시각화하는 방법을 알아보겠습니다.

Bokeh란?

Bokeh는 Python 기반의 시각화 라이브러리로, 웹 기반의 상호작용성과 아름다운 시각화를 제공합니다. Bokeh를 사용하면 몇 줄의 코드로 다양한 종류의 시각화를 생성할 수 있습니다.

데이터 수집 및 전처리

먼저, 기후 변화 지표 데이터를 수집하고 전처리해야 합니다. 이 예시에서는 NOAA(National Oceanic and Atmospheric Administration)에서 제공하는 기후 데이터셋을 사용하겠습니다. 데이터셋에는 전 세계의 기후 지표 데이터가 포함되어 있습니다.

import pandas as pd

# 데이터셋 로드
data = pd.read_csv('climate_data.csv')

# 필요한 열만 선택
selected_data = data[['year', 'temperature', 'precipitation']]

# 결측치 제거
cleaned_data = selected_data.dropna()

위 코드에서는 pandas 라이브러리를 사용하여 데이터를 로드하고 필요한 열만 선택한 후, 결측치를 제거합니다.

Bokeh를 사용한 시각화

이제 Bokeh를 사용하여 데이터를 시각화해보겠습니다. Bokeh를 설치하려면 다음 명령어를 사용합니다.

pip install bokeh

다음은 기온(Temperature) 데이터를 선 그래프로 시각화하는 예시 코드입니다.

from bokeh.plotting import figure, show, output_file

# 출력 파일 설정
output_file('temperature.html')

# 그래프 생성
p = figure(title='기온 변화', x_axis_label='연도', y_axis_label='기온(°C)')

# 데이터 추가
p.line(cleaned_data['year'], cleaned_data['temperature'], line_width=2)

# 그래프 보여주기
show(p)

위 코드에서는 Bokeh의 figure 함수로 그래프를 생성하고, line 함수로 데이터를 추가하여 시각화합니다.

마찬가지로, 강수량(Precipitation) 데이터를 막대 그래프로 시각화하는 예시 코드는 다음과 같습니다.

from bokeh.plotting import figure, show, output_file

# 출력 파일 설정
output_file('precipitation.html')

# 그래프 생성
p = figure(title='강수량 변화', x_axis_label='연도', y_axis_label='강수량(mm)')

# 데이터 추가
p.vbar(x=cleaned_data['year'], top=cleaned_data['precipitation'], width=0.9)

# 그래프 보여주기
show(p)

위 코드에서는 Bokeh의 vbar 함수로 막대 그래프를 생성하고, x축 값으로는 연도를, y축 값으로는 강수량을 사용합니다.

결론

이번 포스트에서는 Bokeh 라이브러리를 사용하여 기후 변화 지표 데이터를 시각화하는 방법을 알아보았습니다. Bokeh를 사용하면 웹 기반의 인터랙티브한 시각화를 쉽게 구현할 수 있습니다. 다양한 종류의 시각화를 통해 기후 변화에 대한 이해를 높일 수 있으며, 추가적인 분석과 통찰력을 얻을 수 있습니다.

더 자세한 정보는 Bokeh의 공식 문서를 참조하시기 바랍니다.

• Bokeh 공식 문서