poly = np.polyfit(df['Year'],df['Value'],deg = 3) #拟合曲线

这段代码的作用是对给定的数据进行多项式拟合，拟合出一条三阶多项式曲线，并将拟合结果保存在 `poly` 变量中。

其中，`df['Year']` 和 `df['Value']` 分别表示拟合曲线的自变量和因变量数据，即要拟合的散点图数据。`deg=3` 表示拟合的多项式的阶数为 3，即拟合出一条三阶多项式曲线。

拟合出的多项式曲线可以用 `np.polyval(poly, x)` 函数在指定的自变量 `x` 处求出因变量的预测值。