収集した時系列データをwebブラウザ上で簡単にグラフ化できるツールです。完成したグラフはhtml形式で保存することができます。
職場ではネットワークアクセスが可能な共有PCにこちらのツールを搭載して業務効率化を図っています。

内容が長くなってしまったため、flask + plotly + javascript csvグラフ化ツール　プログラミング編でプログラミングを掲載しています。
まずは全体の動作イメージを伝える概要編です。

↓は動作イメージ。

動作環境

Windows10　（Linuxでも動作確認済み。ただしcsvの文字コードに注意）
python3.7以降

フォルダ構成

$ tree

├── main.py
├── static
|   ├── css
|   |   └── app.css
|   └── js
|       ├── app.js
|       └── main.js
├── temp
└── templates
    └── index.html

動作

大まかな動作フローは以下のようになっています。

Python実行(Flask起動)

エラーなどがなく実行できたことを確認します。

* Serving Flask app 'appold20201218' (lazy loading)
 * Environment: production
   WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment.
   Use a production WSGI server instead.
 * Debug mode: off
 * Running on all addresses.
   WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment.
 * Running on http://***.***.**.**:8880/ (Press CTRL+C to quit)

ポート番号はpython文中で指定することができます。

main.py

# port=****の部分でポート番号を変更できる。
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=False, host='0.0.0.0', port=8880)

webブラウザで開く

pythonを実行したPCでwebブラウザを開く場合は
http://localhost:8880
ネットワークアクセス可能なPCでpythonを実行して別PCでアクセスする場合は
http://〇〇〇〇.〇〇.〇.〇:8880　（←PCにネットワークアクセスできるurl）

以下のような画面が表示されればOKです。cssフレームワークはfoundationを用いています。

csvファイルをアップロード

csvファイルをアップロードします。ただし、csvファイルの形式・データに注意してください。
csvファイルの文字コードはUTF-8で、csvファイルのデータは1列目が時間(シリアル値)、2列目以降が時系列データ、1行目はデータラベルとしてください。
データラベルが同じであれば複数ファイルのアップロードも可能です。

グラフ化したい項目を選択

csvファイルの1行目にあるデータラベルを抽出するので、そこからグラフ化したい項目を選択します。
「グラフ作成」をクリックすれば、グラフが表示されます。

ステータスを編集してグラフ完成

編集できるステータスは以下の通りです。

グラフタイトル
x軸のタイトル
y軸のタイトル
第2y軸のタイトル
x軸の範囲
y軸の範囲
第2y軸の範囲
第2y軸に追加するデータ系列（選択したデータ項目から選べます。）

グラフをhtml形式でダウンロード

作成したグラフはhtml形式で保存することができます。