イベントが発生した日付だけが重要な場合、縦線の並びで密度を見せるバーコードタイムラインが便利です。期間の偏りや集中がひと目で分かります。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
dates = pd.to_datetime(
[
"2024-01-05",
"2024-01-08",
"2024-01-12",
"2024-01-20",
"2024-02-02",
"2024-02-07",
"2024-02-08",
"2024-02-17",
"2024-03-01",
"2024-03-09",
"2024-03-10",
"2024-03-24",
"2024-04-02",
"2024-04-18",
"2024-05-01",
]
)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6.4, 1.8))
ax.vlines(dates, ymin=0, ymax=1, color="#0f172a", linewidth=2)
ax.set_ylim(0, 1)
ax.set_yticks([])
ax.set_title("重要アラート発生日のバーコードタイムライン")
ax.set_xlabel("日付")
ax.set_xlim(dates.min() - pd.Timedelta(days=3), dates.max() + pd.Timedelta(days=3))
ax.tick_params(axis="x", rotation=45)
ax.spines[["left", "top", "right"]].set_visible(False)
fig.tight_layout()
fig.savefig("static/images/visualize/advanced/barcode-timeline.svg")
読み方のポイント #
- 縦線が密集するほどイベント集中期間です。直近の混雑やピークを直感的に伝えられます。
- 線の高さや色を変えると、イベントタイプや重み付けも同時に表現できます。
- 時系列が長い場合は月ごとに区切ったり、スクロール表示にすると読みやすくなります。