[python] 파이썬 시각화 패키지로 구현하는 대시보드

11 Dec 2023

python

이번에는 파이썬 시각화 패키지를 사용하여 대시보드를 만드는 방법에 대해 알아보겠습니다.

대시보드란?

대시보드는 여러 가지 시각화 요소들을 한 곳에 모아 사용자가 한 눈에 데이터를 파악할 수 있도록 해주는 시각화 도구입니다. 대시보드를 구현함으로써 데이터의 경향성을 파악하고 중요한 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다.

사용할 패키지

이번 예제에서는 파이썬의 plotly, dash 패키지를 사용하여 대시보드를 만들어 보겠습니다.

import plotly.express as px
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
from dash.dependencies import Input, Output
import pandas as pd

예제 코드

아래는 간단한 예제 코드로, plotly와 dash를 사용하여 대시보드를 만드는 방법을 보여줍니다.

# 데이터 로드
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/gapminderDataFiveYear.csv')

# 대시보드 앱 생성
app = dash.Dash(__name__)

# 대시보드 레이아웃 설정
app.layout = html.Div([
    dcc.Graph(id='life-exp-vs-gdp'),
    html.Label("컬럼 선택"),
    dcc.Dropdown(
        id='column-dropdown',
        options=[{'label': i, 'value': i} for i in df.columns[3:]],
        value='gdpPercap',
    ),
])

# 콜백 함수 정의
@app.callback(
    Output('life-exp-vs-gdp', 'figure'),
    [Input('column-dropdown', 'value')]
)
def update_graph(selected_column):
    fig = px.scatter(df, x='gdpPercap', y='lifeExp', size='pop', color='continent', hover_name='country', log_x=True, size_max=60)
    return fig

# 앱 실행
if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

위 코드에서는 plotly.express 패키지를 사용하여 산점도 그래프를 생성하고, dash 패키지를 사용하여 대시보드 레이아웃을 설정하고 콜백 함수를 정의한 후 앱을 실행하는 방법을 보여줍니다.

마치며

이렇게 plotly와 dash를 사용하여 파이썬으로 대시보드를 만드는 방법에 대해 간략히 살펴보았습니다. 대시보드를 통해 데이터를 시각화하고 인사이트를 도출하는 과정은 데이터 분석 및 의사 결정에 많은 도움이 될 것입니다. 더 많은 기능과 다양한 시각화 요소를 추가하여 나만의 대시보드를 만들어 보는 것을 권장합니다.