電圧と時間のデータからFFTで周波数を推定したい

電圧と時間のデータ（下のリンク参照）を元にフーリエ変換をして周波数を推定したいです
Jupyter notebookでfftを行ったところ、下の2つ目のの結果になってしまい、0のところに最大値が出てしまいます。

電圧と時間の関係のは1つめのグラフで、これを見る限りでは2Hz辺りにピークが来そうなのですが、予想通りになりません。
コードに問題があると思うのですが、自分で考えた限りでは分からなかったので教えていただきたいです。

test.ipynb
1
2test_data = pd.read_csv("CSVファイルへのパス")
3x = test_data["time"]
4y = test_data["volt"]
5N = len(y)
6dt = x[1]-x[0]
7
8t = np.arange(0,N*dt,dt)
9Y = np.array(y)
10
11F = np.fft.fft(Y)
12Amp = np.abs(F)
13freq = np.fft.fftfreq(N,d=dt)
14
15#PLot
16plt.figure(figsize=(18,3),facecolor="white")
17plt.plot(x,y,'b-', linewidth=1)
18plt.xlabel('Time')
19plt.ylabel('Volt')
20plt.grid(True)
21
22#FFT graph
23fig, ax = plt.subplots(nrows=4, sharex=True, figsize=(6,6))
24ax[0].plot(F.real, label="Real part")
25ax[0].legend()
26ax[1].plot(F.imag, label="Imaginary part")
27ax[1].legend()
28ax[2].plot(freq, label="Frequency")
29ax[2].legend()
30ax[3].plot(Amp, label="Amp")
31ax[3].legend()
32ax[3].set_xlabel("Number of data")
33plt.show()
34

電圧データ

DC成分を引いた場合

remove_dc.ipynb
1test_data_middle = pd.read_csv("CSVファイルへのパス")
2x = test_data_middle["time"]
3y = test_data_middle["volt"]
4N = len(y)
5dt = x[1]-x[0]
6
7t = np.arange(0,N*dt,dt)
8#DCを削除する為に元データの平均を引く
9Y = np.array(y)
10Y_block_offset = Y - Y.mean()
11
12
13F = np.fft.fft(Y_block_offset)
14Amp = np.abs(F)
15freq = np.fft.fftfreq(N,d=dt)
16
17#PLot
18plt.figure(figsize=(18,3),facecolor="white")
19plt.plot(x,Y_block_offset,'b-', linewidth=1)
20plt.xlabel('Time')
21plt.ylabel('Volt')
22plt.grid(True)
23
24#FFT graph
25fig, ax = plt.subplots(nrows=4, sharex=True, figsize=(6,6))
26ax[0].plot(F.real[0:20], label="Real part")
27ax[0].legend()
28ax[1].plot(F.imag[0:20], label="Imaginary part")
29ax[1].legend()
30ax[2].plot(freq[0:20], label="Frequency")
31ax[2].legend()
32ax[3].plot(Amp[0:20], label="Amp")
33ax[3].legend()
34ax[3].set_xlabel("Number of data")
35
36plt.show()