개요

도시 교통은 많은 사람들에게 영향을 미치는 중요한 요소입니다. 특히 도시 교통정체는 많은 시간과 에너지를 낭비하게 만들 수 있습니다. 이러한 교통정체 시간에 대한 데이터를 시각화하고 분석하여 효율적인 교통 시스템을 구축하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이번 포스트에서는 파이썬의 Bokeh 라이브러리를 사용하여 도시 교통정체 시간 데이터를 시각화하는 방법을 알아보겠습니다.

Bokeh 소개

Bokeh는 웹 기반의 대화형 시각화 라이브러리로, Python을 기반으로 작동합니다. Bokeh를 사용하면 인터랙티브한 그래프와 차트를 쉽게 생성할 수 있습니다. 이 라이브러리는 다양한 시각화 요소와 도구를 제공하여 데이터를 쉽게 탐색하고 이해할 수 있도록 도와줍니다.

데이터 수집

먼저 교통정체 시간에 대한 데이터를 수집해야 합니다. 이 데이터는 주로 교통 관련 기관이나 공공 데이터 포털에서 제공됩니다. 예를 들어, 교통 카메라 이미지를 기반으로 차량의 속도와 위치를 추적하여 데이터를 수집하는 방법이 있습니다.

데이터 전처리

수집한 데이터를 Bokeh에서 사용할 수 있는 형식으로 전처리해야 합니다. 이 단계는 주로 데이터의 정제, 변환 및 필터링을 포함합니다. 예를 들어, 시간과 위치를 포함한 데이터를 로드하여 필요한 필드를 추출하고, 데이터의 형식을 통일시키는 작업을 수행할 수 있습니다.

import pandas as pd

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

# 필요한 필드 추출
filtered_data = traffic_data[['time', 'location', 'congestion_time']]

# 데이터 형식 통일
filtered_data['time'] = pd.to_datetime(filtered_data['time'])

# 전처리된 데이터 출력
print(filtered_data.head())

데이터 시각화

전처리된 데이터를 사용하여 Bokeh를 이용해 교통정체 시간을 시각화할 수 있습니다. Bokeh는 다양한 유형의 그래프와 차트를 지원하므로 데이터를 가장 적합한 형태로 표현할 수 있습니다.

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

# 플롯 생성
p = figure(title='도시 교통정체 시간', x_axis_label='시간', y_axis_label='교통정체 시간')

# 교통정체 시간을 선 그래프로 그리기
p.line(filtered_data['time'], filtered_data['congestion_time'])

# 툴팁 추가
hover = HoverTool(tooltips=[('시간', '@time{%F %T}'), ('교통정체 시간', '@congestion_time')])
p.add_tools(hover)

# 그래프 표시
show(p)

결과

위의 코드를 실행하면 업데이트된 그래프가 생성되고, 시간에 따른 교통정체 시간을 시각적으로 확인할 수 있습니다.

결론

이 포스트에서는 Bokeh를 사용하여 도시 교통정체 시간 데이터를 시각화하는 방법을 살펴보았습니다. Bokeh를 사용하면 인터랙티브한 그래프와 차트를 쉽게 생성할 수 있으며, 이를 통해 데이터를 탐색하고 분석할 수 있습니다. 이러한 시각화 결과는 교통 시스템을 개선하고 효율적인 도시 교통을 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.