Schicke Charts? Check. Aber wenn es um konkrete Auswertung historischer Daten in Tabellenform geht, wurde es in Home Assistant bisher schnell umständlich. Genau dafür gibt es jetzt die History Table Card: eine HACS-Lovelace-Karte, die Langzeitstatistiken direkt als flexible Tabelle nutzbar macht – ohne SQL-Bastelei in Markdown-Cards.

Wer bisher den Umweg über SQL und Markdown gehen musste (siehe Home Assistant Daten als Tabelle anzeigen / Reporting), kann historische Daten jetzt direkt in Lovelace konfigurieren und auswerten.

Was bringt das im Alltag? Du bekommst eine Karte, die nicht nur Daten anzeigt, sondern echte Auswertung ermöglicht: gleiche Zeiträume vergleichen, Kennzahlen direkt berechnen und Reports bauen, die man wirklich lesen und weitergeben kann.

Einsatzzweck

• Historische Energie-, Verbrauchs- und Messwerte tabellarisch auswerten statt nur visualisieren.
• Regelmäßiges Reporting für PV, Netzbezug, Einspeisung, Batterie, Temperaturen oder Wasser/Gas.
• Mehrere Entitäten pro Zeitraum direkt vergleichen.
• Eigene Kennzahlen (KPI) berechnen, die nicht als eigener Sensor existieren.

Bedienung in der Praxis

• Sortieren: Klick auf eine Spaltenüberschrift sortiert aufsteigend, ein zweiter Klick absteigend.
• Zeitraum steuern: Entweder über den Energy-Datepicker (mit collection_key) oder über einen festen Start-/Endzeitraum.
• Reset: Der Zeitraum kann über den Reset-Button auf den definierten Startzustand zurückgesetzt werden.
• Datumsklick: Datumswerte können als Link genutzt werden, um in den gewählten Zeitraum hineinzuspringen.
• Energy-Sync: Mit collection_key übernimmt die Karte den Zeitraum der Energy-Dashboards und aktualisiert ihn auch zurück.

Installation über HACS

Hinzufügen über folgenden Link:

Oder in HACS über ein Benutzerdefiniertes Repository:

Repository:LiBe-net/history_table_card

dann in HACS: Download

HACS History Table Card: Funktionsumfang in Version 1.0

Im Folgenden sind die aktuell verfügbaren und produktiv nutzbaren v1.0-Funktionen aufgeführt.

• Vollständiger GUI-Konfigurationseditor mit Tabs, Erweitert-Sektion und Bereich für aktivierte Funktionen.
  
• Schnellauswahl für Entitäten aus dem Energy-Dashboard oder freie Auswahl beliebiger Statistik-Entitäten.
  
  • Energy-Spalten (Spaltentyp „energy“): Werte direkt aus dem Energy-Dashboard als eigene Spalte (z. B. PV gesamt, Netzbezug, Einspeisung, Batterie, Gerätesumme).
• Statistiktypen pro Spalte/Entity: Summe, Mittelwert, Maximum, Minimum, Zustand sowie bei Total-Increasing-Sensoren Änderung (change).
  
• Berechnungsspalten mit Variablen (Spaltentyp „calc“) und Jinja2-Templates für eigene Kennzahlen.
  
• Farbgestaltung je Spalte: Textfarbe, Hintergrundfarbe und Bullet-Farbe konfigurierbar.
  
• Zeitraumsteuerung im GUI über Tage anzeigen, vordefinierte Periode, eigenes Startdatum oder Energy-Datepicker.
  
• Adaptive Aggregation: automatische Wahl der Granularität je nach gewähltem Zeitraum.
• Spaltensortierung (auf- und absteigend) per Klick auf den Spaltenkopf.
  
• Vertikale Tabellenansicht (klassische Zeitachse in Zeilenform).
• Sticky Kopfzeile und Sticky erste Spalte, jeweils separat steuerbar.
• Initialzeitraum beim Laden fixierbar (initial_period/default_period je nach UI-Benennung).
• Bidirektionale Synchronisierung mit dem Energy-Dashboard über collection_key (Tabelle folgt Picker und umgekehrt).
  
  Voraussetzung, Karte: energy-date-selection im Dashboard:
  
  Karte: "Manuell" mit folgendem Inhalt:
  

  type: energy-date-selection
  collection_key: energy_1

• Vergleichsansicht mit zwei Zeiträumen nebeneinander.
  
  Über die Vergleichsfunktion des Energie Datepicker.
  Empfohlen zusätzliche Karte im Dashboard: energy-compare
  
  Karte: "Manuell" mit folgendem Inhalt:
  

  type: energy-compare
  collection_key: energy_1

   
• Editor-Vorlage „⚡ Vertikal“: automatische Spaltenerzeugung aus Energy-Daten (PV, Netz, Batterie, Geräte inkl. Untergeräte, Collection-Key-Erkennung).
  

Editor-Einstellungen: kompletter Überblick

Allgemeine Darstellung

• title: Kartentitel.
• date_format: short, medium, long, full.
• sort_col / sort_dir: Startsortierung (Spalte, Richtung).
• Range Mode: Tage anzeigen, Folge Energy-Datepicker, vordefinierte Periode oder eigenes Startdatum.

Aktivierte Funktionen (GUI)

• show_reset_button: Reset-Button ein-/ausblenden.
• show_date_links: Datum-Links ein-/ausblenden.
• enable_sort: Sortierung global aktivieren/deaktivieren.
• sticky_header / sticky_first_col: Kopfzeile und erste Spalte fixieren.

Aggregation (GUI)

• default_period: Startperiode (hour, day, month, year, timespan).
• Aggregation je Zeitfenster: Zuordnung für hour/day/week/month/year/multiyear über Dropdowns.

Spaltentypen: Bedienung und Möglichkeiten

Die folgende Übersicht zeigt schnell, welcher Spaltentyp für welchen Zweck gedacht ist:

So nutzt du die Spaltentypen sinnvoll

• date immer zuerst setzen, damit jede Zeile sofort zeitlich klar ist.
• energy nutzen, wenn die Quelle bereits aus dem Energy-Dashboard erkannt werden soll.
• entity für klassische Rohwerte nutzen, die du direkt sehen willst.
• calc für die eigentlichen KPI-Werte verwenden, die Entscheidungen erleichtern.

Spaltentyp: Datum

Bei dieser Karte dreht sich alles um historische Werte für einen bestimmten Zeitraum. Für die Tabellenansicht sollte daher als erste Spalte das Datum verwendet werden.

Spaltentyp: Entity

Mit Typ Entity können beliebige Entitäten mit vorhandener Langzeitstatistik hinzugefügt werden:

Spaltentyp: Energy

Der Spaltentyp Energy ist gleich dem Typ Entity, als Auswahl stehen hier aber die im Energy-Dashboard konfigurierten Sensoren zur Verfügung:

Spaltentyp Berechnung (calc)

Mit Typ:calc können Berechnungen mit den bereits vorhandenen Entitäten (bei vorhandener Variable) oder mit zusätzlichen Variablen erstellt werden:

Alle vorhandenen Variablen werden im Editor vorgeschlagen und können in "Template / Formel" mit Jinja2-Syntax verwendet werden (in diesem Beispiel einfache Addition / Subtraktion der Werte)

in der Praxis: so gehst du vor

1. Ziel-KPI festlegen: Definiere zuerst, was berechnet werden soll, z. B. Eigenverbrauch, Bilanz oder Autarkie.
2. Bereits hinzugefügte Spalten stehen bei angegebenen Variablennamen für die Berechnung zur Verfügung. Zudem können Variablen angelegt werden: Unter vars vergibst du pro Eingangsgröße einen Namen und hinterlegst Entity + passenden stat_type.
3. Formel schreiben: Im Template verwendest du nur diese Variablennamen, nicht direkt die Entity-IDs.
4. Ausgabe formatieren: Runde den Wert im Template und ergänze bei Bedarf Prozentzeichen oder Einheit.

Client vs. serverseitige Berechnung

Die Karte versucht Berechnungen soweit möglich direkt im Browser (clientseitig) zu lösen. Anspruchsvollere Berechnungen werden serverseitig über einen Jinja2-Template-Fallback gelöst. Hier als Demonstration das Demo-Template aus Home-Assistant, dies wird korrekt verarbeitet: 

Wenn Sensoren im Template aufgerufen werden, spiegeln diese den aktuellen Zustand wider. Um den Zustand einer Entität für die jeweilige Zeitspanne zu laden, können für die Spalte Variablen definiert werden:

Der Fallback auf das serverseitige Rendern ist beim Bearbeiten der Karte ersichtlich, da ein kleines (s) in der Voransicht erscheint:

Geplante Funktionen (noch in beta)

• Ansicht: Horizontale Zeitachse inkl. Energy Dashboard Vorlage („⚡ Horizontal“): transponierte Ansicht mit einer Zeile pro Energiequelle, Farb-Bullets, Einzel-Zeitraumwert und konfigurierbaren Spaltenbreiten – als kompakter Ersatz für die Energy-Sources-Tabelle im Energie-Dashboard
  
• Anzeige des Zeitraums in der Karte
• Vor-/Zurück-Navigation für Zeiträume.
  
• Zeitraum-Verdoppeln direkt aus der Toolbar (Zoom-out):
  
• Konfigurierbares Schnellmenü (Quick Menu) mit eigenen Einträgen: Zeitraum, Periode, Ansichtsmodus, Sortierung, Sticky-Optionen und Datum-Links je Eintrag einstellbar
  
• Farbe für Kopfzeile und erste Spalte (Hintergrund + Schriftfarbe) separat einstellbar
• Tabellenkopf ausblendbar; konfigurierbare Spaltenbreite, Zellenabstand und Zeilenhöhe (max. Spaltenbreite mit Textkürzung per Ellipsis)
• Textausrichtung einstellbar
• Anzeige der Tabelle maximieren über eine zusätzlich geplante universelle Karte (Logik ausgegliedert, da diese für beliebige Karten interessant ist: Karte ist noch in Arbeit)
  

Fazit

Die History Table Card v1.0 deckt aber den kompletten Workflow ab: Daten auswählen, Zeitraum steuern, Werte berechnen, tabellarisch vergleichen und sauber reporten. Damit wird Home Assistant im Alltag nicht nur schön visualisiert, sondern auch auswertbar.