Python 交换数据帧中列的部分

我必须管理一个看起来像

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当我画它的时候。从图中可以看出，在x=17左右，“橙色”列的值取代了“绿色”列应采用的数据。分别，“蓝色”数据取代了“橙色”数据，“绿色”数据取代了“蓝色”数据。此交换发生在x=17左右。在图的后面（大约x=24），交换是不同的。我的问题是如何在正确的位置（列）获取数据。交换点并不总是常数，所以我不能迭代地交换部分列。我的想法是，我必须检查两点之间的差异。当差值大于某个值时，这可能是一个交换点。尽管情况并非总是如此，因为大多数图形都具有非线性行为。 一个典型的数据集包含更多的行，所以我正在寻找一个尽可能多的参数化解决方案。 这是上图的数据集：

col1 = [8724.96757035, 8720.86855769, 8713.03560178, 8711.77188717,
       8723.40967556, 8717.95864342, 8719.46206709, 8716.15746255,
       8715.83456161, 8722.05038594, 8721.822529  , 8714.29076839,
       8721.68118216, 8714.94677413, 8706.33839393, 8719.94888389,
       8715.71175774, 8480.37544428, 9151.63757245, 9138.71268152,
       9127.43234993, 9146.51437639, 9148.00997757, 9130.06677617,
       9151.43128313, 8481.34668127, 8482.40548913, 8481.96440291,
       8481.39530663, 8482.7611363 , 8481.26267875, 8480.71911933,
       8481.02279341]

col2 = [8718.4606092 , 9150.29254687, 9130.86473512, 9140.34929925,
       9142.43843709, 9158.33993226, 9148.70914607, 9164.89441174,
       9145.08470894, 9147.82723909, 9132.61236281, 9200.58503831,
       9129.96054189, 9135.65207477, 9165.43826932, 9145.35463759,
       9134.02400092, 8481.58635709, 8480.90717793, 8479.96295137,
       8483.73891949, 8481.93224816, 8482.40478411, 8481.96627135,
       8481.34086757, 8722.99646005, 8736.61137791, 8724.85719973,
       8721.86321039, 8723.91810368, 8720.82987529, 8720.19864748,
       8720.00514769]

col3 = [9157.20772734, 8481.17028812, 8479.95897581, 8481.66854465,
       8481.12688288, 8481.30670312, 8480.84656953, 8483.54011535,
       8481.81742774, 8479.23373517, 8480.44659188, 8480.90515565,
       8481.35596211, 8479.94614036, 8480.12735803, 8482.70698043,
       8481.50464731, 8725.55716505, 8712.41651697, 8737.46352274,
       8719.20402175, 8710.77791026, 8721.07604204, 8718.88881952,
       8720.0611123 , 9158.13239686, 9158.70309418, 9185.89920375,
       9189.72527817, 9153.04424809, 9152.17774172, 9148.59275477,
       9133.33557359]

df = pd.DataFrame({"A":col1, "B":col2, "C":col3})

如果您对此有任何建议，我们将不胜感激。提前谢谢。

试试看

df.plot(y=["A", "B","C"])

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一个简单的解决方案是对数据进行排序，即最小值总是在“A”列，最大值总是在“C”列

生成的绘图如下所示：

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您的问题和预期结果是什么？从图中可以看出，在x=17左右，“橙色”列的值取代了“绿色”列应该出现的数据。分别，“蓝色”数据取代了“橙色”数据，“绿色”数据取代了“蓝色”数据。此交换发生在x=17左右。在图的后面（大约x=24），交换是不同的。我的问题是如何在正确的位置（列）获取数据。非常感谢。虽然Michael Szczesny为我的帖子提供了一个非常有用的答案，但我想知道是否有其他解决方案，因为考虑到最小值总是在列“a”中，最大值总是在列“C”中，我无法转换数据帧。这不是我的数据的固定行为。任何建议都会大有帮助。谢谢，这正是我想要的解决方案！你为我节省了很多时间。非常感谢你！

df2 = pd.DataFrame(df.apply(sorted, axis=1).to_list()).rename(columns={0:'A', 1:'B', 2:'C'})
df2.plot()