python - 具有自适应窗口大小的移动平均

Question

我有一个df包含两列x的DataFrame y，我想将其绘制为线图，如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns 
fig = plt.figure(figsize=(9, 7))
ax = plt.subplot(111)   
df = df.groupby(x, as_index=False).mean()
df = df.sort_values(x)
df[y] = df[y].rolling(1000).mean()
df = df.dropna()
sns.lineplot(data=df, x=x, y=y)
plt.tight_layout()

结果图如下所示：

可以看出，具有较低x值的数据点要多得多，即随着x值的增加，数据点越来越少。因此，使用固定窗口大小为 1000 的滚动平均值会为大 x 值平均太多数据点，而为低 x 值平均数据点太少。

是否有可能使滚动平均值的窗口随着更大的 x 值而减小或适应数据点的数量？或者对于这种数据是否存在比滚动平均值更好的方法？