问我能移除信号中与另一个信号相关的部分吗？

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抱歉，如果这是个粗俗的问题。我搜索并看到了类似的关于消除噪音信号的问题，但我不明白答案，我也不确定它是否适用于我的问题。我只有一点正式的信号处理经验。

在这种情况下，我有一个时间序列，这是我每天使用的热量超过一年的时间序列。另一个时间序列是我所在位置的最高和最小观测温度(以度为单位)。

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似乎有一个明显的相关性，随着温度下降，天然气使用量增加。

我有煤气炉和煤气热水器。我想要做的是找到基准使用的温度每天，没有部分波动的温度。我假设与温度有关的波动主要是炉子，剩下的是热水器。我知道热水器也会随外界温度波动，但我假设这是名义上的分析。

我看过“矮胖”和“熊猫”中的相关笑话，做过这样的事情：

corr_coef = all_data_df['USAGE'].corr(all_data_df['TMIN'])
corr_coef

-0.86344...

然后

all_data_df['USAGE'] - corr_coef * all_data_df['TMIN']

DATE
2020-09-01    51.139755
2020-09-02    52.003199
2020-09-03    51.139755
2020-09-04    50.276311
2020-09-05    52.866643
                ...    
2021-08-27    52.866643
2021-08-28    54.396976
2021-08-29    50.943199
2021-08-30    50.266311
2021-08-31    51.129755

但这些单位似乎更多地在温度范围内，而不是在温度范围内，这正是我所希望的。在减法或相关之前，我是否需要缩放类似的单位？

是否有更好的方法来进行不同的分析？还是我错了，我可以将基线与温度相关的波动隔离开来？

我更喜欢给我指出为什么的答案，而不是仅仅告诉你怎么做:)

谢谢