我主要在数据库上使用Python，拥有17.000.000个记录，用于2.800.000个唯一ID。每个ID代表一个发货流程的事件，所有实例都具有：ID，EVENT，TIMESTAMP（日期时间）。有一个事件通常但不总是启动序列，并有多个结果，即交付，返回等。
我的目标是找到每个ID所采用的最常见路径，这意味着发生的事件的顺序是什么，并在此过程中遇到瓶颈。
有没有可以使用Python的可视化工具，它内置了这种结构？你会如何推荐我解决这个问题？
谢谢
这不是Python的答案，但考虑到这个问题，我认为有更好的方法来执行此类分析。
我不知道您是否听说过Process Mining。但我认为在你的情况下使用它是完美的。基本上，流程挖掘包括分析流程的流程。我使用过不同的工具，其中一些是：
基本上，您需要做的就是定义什么是ID（您已经拥有它），然后选择哪些列代表时间戳（您已经拥有它）和事件的名称（您也拥有它）。
任何这些工具都能够为您提供完美的流量分析。哪个是最常见的路径，每个事件的平均时间等。如果添加更多属性，它甚至可以返回基于这些属性遵循一个或另一个路径的原因。