Python：时间序列数据的三次样条回归

我有如下所示的数据。我想找到一条适合整个数据集的三次样条曲线（）

到目前为止我已经尝试过的事情：

我已经看过了scipy的三次样条函数，但是它们都只能在一个时间内给出结果，而我想要一条曲线来表示整个时间范围

我通过对scipy.interpolate.splrep生成的样条曲线系数取4个节点的平均值绘制了一张图，但结果并不好，也不能解决我的问题

可以帮助我的事情：

关于如何优化结的数量和位置以获得更好的拟合的想法

如果不是这样，那么如果有人能帮我找到给定节数的三次样条曲线的精确多项式系数

如果有人能提出一个完整的方法来解决这个问题

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我对数据做了一个3D散点图，将时间戳从第一个时间戳转换为“以秒为单位的运行时间”，下图。在我看来，数据有一种类似于离群值的3D等价物，在这里显示为一整行数据，远远低于大多数其他数据。这将使创建任何类型的三维曲面拟合变得困难

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我的回归软件无法使用这种类型的图像数据，请您发布数据本身好吗？@JamesPhillips我在我的编辑中添加了一个指向样本数据集（csv格式）的链接谢谢您的努力。如果使用回归软件删除离群点或提供一些无噪声的新数据，是否有可能拟合数据？@Abhijeet Yes。我使用开源的曲线曲面拟合网站zunzun.com制作了3D散点图，还将使用它对更新后的数据进行曲面拟合。您可以直接尝试，看看它是否符合您的要求。