A linha do tempo plota várias tarefas por recurso

Em px.timeline, as cores não podem ser especificadas, então podemos simplesmente usar um gráfico de barras horizontais. Para desenhar um gráfico de barras horizontais com uma cor especificada, especifique um gráfico de barras empilhadas em um processo de loop com o conteúdo extraído condicionalmente do quadro de dados por Job. A base é especificada porque é sempre necessário definir a posição inicial. A exibição de texto só pode ser selecionada dentro e fora, então a adicionamos ao centro do gráfico de barras usando anotações de string

import plotly.graph_objects as go

fig = go.Figure()

for j in df['Job'].unique():
    dfj = df.query('Job == @j')
    for row in dfj.itertuples():
        print(row)
        before_base = row.Start
        fig.add_trace(go.Bar(
            base=[row.Start],
            x0=[row.Start],
            x=[row.End- before_base],
            y=[row.Job],
            y0=[row.Job],
            hovertemplate='Start: '+str(row.Start)+'<br>'+
            'End: %{x}<br>'+row.Task+'<extra></extra>',
            orientation='h',
            #text=row.Task,
            marker_color=row.color,
            width=0.9,
            showlegend=False,
        ))
        fig.add_annotation(
            x=(row.Start+row.End)/2,
            y=row.Job,
            text=row.Task,
            font=dict(color='white'),
            showarrow=False,
        )
        fig.update_layout(barmode='stack')
    
fig.update_yaxes(autorange="reversed")
fig.update_layout(height=400)
fig.show()  

Um gráfico de barras horizontais deve funcionar, onde você analisa cada parte de sua dfpertença a uma máquina específica usando df.groupby('Machine')e, em seguida, traça um go.Bartraço correspondente a cada linha dentro desse grupo (usando todas as informações na linha para a cor, posicionamento e duração de cada barra).

import numpy as np
import pandas as pd
import plotly.graph_objects as go

df = pd.DataFrame({
    'Job': ['A','A','B','B','B','C'],
    'Task': ['Do X','Do Y','Do Q','Do Z','Do X','Do Y'],
    'Machine': ['1','2','3','3','1','1'],
    'Start':[0,6,0,9,14,6],
    'End':[5,14,8,12,17,9],
    'color':['blue','blue','green','green','green','red']
})

df['Duration'] = df['End'] - df['Start']

fig = go.Figure()
for group_name, df_group in df.groupby('Machine'):
    for row_index, row in df_group.iterrows():
        start, duration, task, color = row['Start'], row['Duration'], row['Task'], row['color']
        
        # hovertemplate: Job - Task, Start - end
        customdata = [[row['Job'], row['Task'], row['Start'], row['End']]]  # Custom data for each trace
        fig.add_trace(
            go.Bar(
                x=[duration],
                base=[start],
                marker=dict(color=color),
                y=[f"M{group_name}"],
                orientation='h',
                showlegend=False,
                customdata=customdata,  
                hovertemplate="%{customdata[0]} - %{customdata[1]}, %{customdata[2]} - %{customdata[3]}<extra></extra>"
            )
        )
        fig.add_annotation(
            x=start+(duration/2),
            y=f"M{group_name}",
            text=task,
            font=dict(color='white'),
            showarrow=False,
        )

fig.update_layout(
    xaxis_title='time', yaxis_title='machine',
    barmode='stack', bargroupgap=0.0, bargap=0.0
)
fig.show()