@JaPa
我会先从原生的Pandas功能开始，然后再尝试更细致入微的算法方法。
在没有看到实际数据的情况下，我想到了两个选项。
选项1 -应用滚动窗口或移动平均来平滑数据并减少噪声。

# calculate rolling mean with window of 10 days
df_rolled = df.rolling(window=10, min_periods=1).mean()

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选项2 -使用重采样技术，例如在某个时间间隔内平均或取数据的最大值或最小值。

# resample to monthly frequency and calculate mean
df_resampled = df.set_index('date').resample('M').mean().reset_index()

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如果您以前尝试过这些，并且正在寻找新的东西，您可以尝试tslearn package中提供的PAA（分段聚合近似）。它的工作原理是通过将时间序列划分为大小相等的窗口并将每个窗口内的值替换为它们的平均值来缩短时间序列。