Zeitreihen visualisieren: Python – Matplotlib, Plotly, Altair

In der fünften Folge der Serie „Datenvisualisierung erklärt“ tauchen wir tief in die Welt der Zeitreihen ein. Dabei zeigen wir, wie man mit den drei beliebtesten Python‑Bibliotheken – Matplotlib, Plotly und Altair – aussagekräftige Diagramme erstellt, die Trends, Saisonalitäten und Ausreißer klar darstellen.

Matplotlib bleibt die klassische Wahl für statische Grafiken. Mit wenigen Zeilen Code lassen sich Linien‑ und Balkendiagramme erzeugen, die sich leicht in Berichte oder Präsentationen einbinden lassen. Wir demonstrieren, wie man Achsen, Legenden und Farben anpasst, um die Daten übersichtlich zu präsentieren.

Plotly dagegen bietet interaktive Visualisierungen. Durch Hover‑Informationen, Zoom‑Funktionen und dynamische Filter können Betrachter die Zeitreihen selbst erkunden. Wir zeigen, wie man ein interaktives Linien‑Chart erstellt und es anschließend in Jupyter‑Notebooks oder Web‑Dashboards einbettet.

Altair, das auf der Vega‑Grammar basiert, kombiniert Einfachheit mit mächtigen Features. Mit deklarativem Code lassen sich komplexe Visualisierungen wie Heatmaps oder gestapelte Liniencharts schnell realisieren. Wir erläutern, wie man Daten transformiert und die Darstellung mit wenigen Zeilen Code anpasst.

Durch die praxisnahen Beispiele erhalten Sie ein klares Bild davon, welche Bibliothek für welchen Anwendungsfall am besten geeignet ist. Ob Sie nun klassische Diagramme für Berichte benötigen oder interaktive Dashboards für die Datenexploration bauen wollen – die vorgestellten Techniken geben Ihnen die nötigen Werkzeuge an die Hand.