如何用Python复现流程挖掘数据可视化？求推荐适配模块

我手头有一份流程挖掘数据集，包含Case_ID、Timestamp_from、Timestamp_to、Activity四个字段，数据如下：

想要在Python里复现流程实例时序可视化图（类似多案例按时间轴展示每个活动的起止、流转的图），之前搜了一圈没找到适配活动映射的可视化库，求靠谱工具推荐。

推荐工具及用法 #

• PM4Py：这是Python生态里专门做流程挖掘的库，完美适配你的数据集结构。它能直接把DataFrame转换成流程挖掘专用的事件日志格式，支持生成案例级的时间轴可视化，自带活动映射、时长统计功能。
  简单步骤：

  1. 用pm4py.format_dataframe(df, case_id='Case_ID', activity_key='Activity', timestamp_key='Timestamp_from')格式化数据
  2. 调用pm4py.view_case_overview(log, case_id='Case 1')就能生成单个案例的时间轴图，批量案例也支持对比展示

• Plotly：如果需要高度自定义可视化样式，用Plotly手动绘制甘特图/时间轴是不错的选择。你可以把每个案例的活动作为条形，按时间轴排列，灵活配置活动的颜色、标签、交互效果，完全适配活动映射需求。

• Bokeh：交互式可视化库，适合做动态的流程时间轴。支持多案例并行展示，能自定义活动的悬浮提示、颜色映射，处理复杂的流转场景也很顺手。

注意事项 #

• 先处理数据里空的Timestamp_to字段：可以填充为对应案例下一个活动的Timestamp_from，或者当前时间，保证时间轴的连续性
• 统一时间格式为Python的datetime类型，避免可视化时出现时间解析错误

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nicolaesse