Gráficos de línea para mostrar tendencias

Si los datos tienen un orden temporal — ventas por mes, temperatura por hora, suscriptores por semana — el gráfico de línea es la herramienta correcta. La línea conecta los puntos para mostrar continuidad: lo que pasó entre un dato y el siguiente importa, y la dirección de la línea cuenta la historia.

Crear un gráfico de línea

import matplotlib.pyplot as plt

meses = ['Ene', 'Feb', 'Mar', 'Abr', 'May', 'Jun',
         'Jul', 'Ago', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dic']
ventas = [12000, 15000, 11000, 18000, 22000, 19000,
          24000, 21000, 17000, 20000, 25000, 30000]

plt.plot(meses, ventas, marker='o', color='#0984e3')
plt.title('Ventas mensuales 2025')
plt.xlabel('Mes')
plt.ylabel('Ventas ($)')
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()

plt.plot() es la función para gráficos de línea. A diferencia de plt.bar(), conecta los puntos asumiendo que existe una progresión entre ellos.

Cuatro patrones de tendencia

Cuando lees un gráfico de línea, busca estos patrones fundamentales:

En la práctica, los datos reales combinan estos patrones: una tendencia alcista general con variaciones estacionales, por ejemplo.

Comparar dos tendencias

import matplotlib.pyplot as plt

meses = range(1, 13)
tienda_a = [100, 110, 105, 120, 130, 125, 140, 135, 145, 150, 155, 170]
tienda_b = [80, 85, 90, 95, 100, 110, 115, 120, 130, 140, 150, 165]

plt.plot(meses, tienda_a, label='Tienda A', marker='o', color='#0984e3')
plt.plot(meses, tienda_b, label='Tienda B', marker='s', color='#e17055')
plt.title('Ventas mensuales por tienda')
plt.xlabel('Mes')
plt.ylabel('Unidades')
plt.legend()
plt.show()

Con dos líneas puedes identificar visualmente:

• Cuál crece más rápido (la pendiente)
• Si se cruzan en algún punto (cambio de liderazgo)
• Si se mueven juntas o de forma independiente

Leer la velocidad de cambio

La pendiente de la línea indica velocidad:

• Línea empinada hacia arriba: crecimiento acelerado
• Línea suave hacia arriba: crecimiento gradual
• Quiebre brusco: punto de inflexión — algo cambió

Un gráfico donde las ventas suben lentamente durante 8 meses y luego se disparan en diciembre cuenta una historia distinta a un crecimiento uniforme.

Línea vs barras

La línea implica continuidad. Las barras representan valores independientes. Si los datos no tienen orden secuencial, la línea no tiene sentido.

Errores frecuentes

Usar línea para datos categóricos sin orden: conectar "Manzanas", "Plátanos" y "Naranjas" con una línea implica que hay una transición entre ellas, lo cual no tiene sentido. Usa barras.

Ignorar la escala del eje Y: si el eje Y empieza en 990 en vez de 0, un cambio de 990 a 1010 parece enorme visualmente cuando en realidad es un cambio del 2%. Presta atención a si la escala está exagerando o minimizando la tendencia.

No incluir marcadores con pocos datos: si tienes 6 puntos de datos, sin marcadores no queda claro dónde están los datos reales y dónde es solo interpolación de la línea.