pandas对多列字符型数据进行脱敏处理 hash 函数

对于多列字符型数据，可以将多列数据拼接为一个字符串，然后使用 hash 函数对其进行脱敏处理。下面是一个示例代码，演示如何对姓名和邮箱进行脱敏：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')
data['name_email'] = data['name'] + data['email']
data['name_email'] = data['name_email'].apply(lambda x: hash(str(x)) % (10 ** 8))
data.to_csv('desensitized_data.csv', index=False)

在上述示例中，我们使用 Pandas 的 read_csv() 方法读取原始数据，并将姓名和邮箱拼接为一个新的字符串列 name_email。然后，我们使用 apply() 方法和 lambda 函数将 hash 函数应用到每个 name_email 上，将其脱敏为一个八位数的数字。最后，我们将处理后的数据保存为 CSV 文件。

需要注意的是，拼接多列数据时需要考虑数据类型和分隔符等问题。例如，如果数据中存在空值或特殊字符，可能会导致拼接结果出现问题。因此，在使用拼接方法进行脱敏时，需要认真检查数据的质量和完整性。

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pandas对多列字符型数据分别进行脱敏处理 hash 函数

如果需要对多列字符型数据分别进行脱敏处理，可以使用 apply() 方法和 lambda 函数对每列数据进行处理。下面是一个示例代码，演示如何对姓名和邮箱分别进行脱敏：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

def desensitize_name(name):
    return hash(str(name)) % (10 ** 4)

def desensitize_email(email):
    return hash(str(email)) % (10 ** 8)

data['name'] = data['name'].apply(desensitize_name)
data['email'] = data['email'].apply(desensitize_email)
data.to_csv('desensitized_data.csv', index=False)

在上述示例中，我们首先定义了两个 desensitize_name() 和 desensitize_email() 函数，用于分别对姓名和邮箱进行脱敏处理。这两个函数都使用 hash 函数将字符串转化为哈希值，并使用取模操作将其缩小到指定的范围内。

然后，我们使用 Pandas 的 read_csv() 方法读取原始数据，并使用 apply() 方法和 lambda 函数将 desensitize_name() 和 desensitize_email() 函数分别应用到每个姓名和邮箱上。最后，我们将处理后的数据保存为 CSV 文件。

需要注意的是，不同列的数据可能需要使用不同的脱敏方法和参数。例如，对于姓名和邮箱这两列数据，我们使用了不同的哈希值范围，以保证它们被脱敏为不同的数字。因此，在对多列数据进行脱敏时，需要根据实际情况进行调整。