Scipy优化曲线拟合不适合简单拟合

Question

我试图将曲线适合并减去该数据集以删除长期变化，例如：

blue曲线是原始的（添加了偏移以查看差异），然后橙色是橙色拟合的结果然后减去。但是，由于某种原因，我的合身性无法正常工作，并且输出看起来像这样：

，我不确定为什么它失败了...代码使用（我生成了上面的该图） ）但是由于某种原因，它似乎已经停止了，我认为我没有任何改变。

Here is the code I am using:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.optimize import curve_fit

df = pd.read_csv('stack1.csv')

def harmonics(day, A, B, C, D):
    return A * np.sin( (2 * np.pi * day)/365.25 ) + B * np.cos( (2 * np.pi * day)/365.25 ) +  C * np.sin( (4 * np.pi * day)/365.25 ) + D * np.cos( (4 *np.pi * day)/365.25 )

popt, pcov = curve_fit(harmonics, df['X'],  df['Y'])

Y_fit = list(np.asarray(df['Y']) - harmonics(np.asarray(df['X']), popt[0],popt[1],popt[2],popt[3]))
plt.plot(df['X'],df['Y']+0.7)
plt.plot(df['X'],Y_fit)
plt.show()

and here is the data I am trying to fit: 数据

我不确定为什么它不起作用，我尝试了所有可以找到的东西（包括更改初始猜测和界限），但没有运气。有人可以看看，让我知道如何解决这个问题吗？谢谢！