scipy.optimize在方程式中是否有限制？

我正在使用scipy优化进行曲线拟合。我之前做过几次，都取得了很好的效果。但是现在我在df中做了一条约1.000.000行的曲线拟合。我没有出现错误，但是曲线拟合的最大值比我的df值最高的Y值大100倍左右。

有人知道为什么曲线比实际的Y值高很多吗？我的想法是Scipy只能使用我df的前...行？

我正在使用以下公式：

def logifunc(x,c,a,b):   
    return c / (1 + (a) * np.exp(-b*(x)))

这是结果（浅绿色是曲线拟合，深绿色是每个X值的Y值平均值）：