주택 가격 변동 추이는 부동산 시장에 대한 중요한 정보를 제공합니다. 이러한 데이터를 시각적으로 확인하면 효과적으로 분석하고 이해할 수 있습니다. 이번 포스트에서는 Python의 Bokeh 라이브러리를 사용하여 주택 가격 변동 추이 데이터를 시각화하는 방법을 알아보겠습니다.

Bokeh 소개

Bokeh는 데이터 시각화를 위한 Python 라이브러리입니다. Bokeh를 사용하면 웹 기반의 인터랙티브한 시각화를 쉽게 만들 수 있습니다.

데이터셋 불러오기

우선, 주택 가격 변동 추이 데이터셋을 불러와야 합니다. 이번 예제에서는 CSV 파일 형식의 데이터셋을 사용하겠습니다. 데이터셋을 불러오기 위해 pandas 라이브러리를 사용합니다.

import pandas as pd

# CSV 파일 읽기
df = pd.read_csv('주택가격변동추이.csv')

# 데이터 확인
print(df.head())

데이터 시각화하기

Bokeh를 사용하여 데이터를 시각화하는 방법은 다양합니다. 이번 예제에서는 주택 가격 변동 추이를 선 그래프로 나타내보겠습니다. 선 그래프를 그리기 위해 line 함수를 사용합니다.

from bokeh.plotting import figure, show

# 그래프 객체 생성
p = figure(title='주택 가격 변동 추이', x_axis_label='연도', y_axis_label='가격')

# 선 그래프 추가
p.line(df['연도'], df['가격'])

# 그래프 출력
show(p)

결과 확인하기

위의 코드를 실행하면 웹 브라우저에 주택 가격 변동 추이를 나타내는 그래프가 표시됩니다. x축은 연도이고, y축은 가격입니다. 또한, 그래프의 제목과 x축, y축의 라벨도 표시됩니다.

결론

Python의 Bokeh 라이브러리를 사용하면 간단하게 주택 가격 변동 추이 데이터를 시각화할 수 있습니다. Bokeh를 사용하면 웹 기반의 인터랙티브한 시각화를 쉽게 만들 수 있어 데이터 분석에 매우 유용합니다. 추가로 Bokeh에 대해 더 자세히 알고 싶다면 공식 문서를 참조해주세요.