【发布时间】：2016-09-02 15:51:42
【问题描述】：
我在 Pandas 中有一个包含很多零的大型数据框。 我想应用附加平滑，但不是从头开始编写，而是想知道是否有更好的方法在 Pandas 中生成“平滑”数据帧。谢谢！
【问题讨论】：
标签： python pandas machine-learning smoothing naivebayes
【发布时间】：2016-09-02 15:51:42
【问题描述】：
加法平滑只是一个基本的数学运算，只需要很少的加法和除法 - 没有“特殊”功能，您只需编写一个单线操作数据帧的特定列。
【讨论】：
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DataFrame.add，例如。 g.，也只是加法。但是，它们确实具有这样的功能，因为它派上用场。而且您不一定需要对我的问题投反对票。
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我没有否决这个问题，也不认为它应该被否决（这就是我发布答案的原因）。之所以提供 add 是因为它具有多个附加功能（参数化广播、处理 na 值），同时对数据的操作非常通用。另一方面，加法平滑与概率的经验估计密切相关，因此使用非常具体（与数据帧的一般性相比）。
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我偶然发现了这个 Q，因为我想要一个快速的方程式，但后来我意识到它完全有道理，没有一个预制的。是的，它只是
df['smooth_count'] = df['count'].apply(lambda v: (v+alpha)/(N+alpha*d)*N)，其中d = len(df['count'])，但N，试验次数，可能不是df['count'].sum()，并且alpha，平滑参数，由用户决定（默认值：1）。考虑为这两个使用什么需要更多的努力，而不是编写方程式......