用python写一个智能k匿名处理adult数据集

首先，需要使用Python导入adult数据集并进行预处理。可以使用pandas库来读取csv文件格式的数据集，并进行数据清洗和预处理。具体实现代码如下：

import pandas as pd

# 读取adult数据集
df = pd.read_csv('adult.csv', header=None)

# 设置列名
df.columns = ['age', 'workclass', 'fnlwgt', 'education', 'education-num', 'marital-status', 
              'occupation', 'relationship', 'race', 'sex', 'capital-gain', 'capital-loss', 
              'hours-per-week', 'native-country', 'income']

# 去除缺失值
df = df.replace(' ?', pd.np.nan).dropna()

# 去除不必要的列
df.drop(['fnlwgt', 'education'], axis=1, inplace=True)

# 查看数据集前5行
print(df.head())

接下来，需要对数据集进行k匿名处理。我们可以使用Python的pandas库和numpy库来实现。具体实现代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取adult数据集
df = pd.read_csv('adult.csv', header=None)

# 设置列名
df.columns = ['age', 'workclass', 'fnlwgt', 'education', 'education-num', 'marital-status', 
              'occupation', 'relationship', 'race', 'sex', 'capital-gain', 'capital-loss', 
              'hours-per-week', 'native-country', 'income']

# 去除缺失值
df = df.replace(' ?', pd.np.nan).dropna()

# 去除不必要的列
df.drop(['fnlwgt', 'education'], axis=1, inplace=True)

# k匿名处理
k = 5  # 设置k值
cols = ['age', 'workclass', 'education-num', 'occupation', 'native-country']  # 设置需要匿名处理的列
df_anon = df.copy()  # 复制一份数据集
for col in cols:
    col_vals = df[col].unique()  # 获取该列的不同取值
    for val in col_vals:
        idxs = df.index[df[col] == val].tolist()  # 获取该列取值等于val的行索引
        np.random.shuffle(idxs)  # 打乱行索引的顺序
        n = len(idxs) % k  # 计算余数
        for i in range(0, len(idxs) - n, k):
            grp = df.iloc[idxs[i:i+k]]  # 获取该组数据
            anon_val = np.random.choice(grp[col].unique())  # 随机选择一个该组数据的取值
            df_anon.loc[idxs[i:i+k], col] = anon_val  # 将该组数据的该列取值改为随机选择的取值

# 查看匿名处理后的数据集前5行
print(df_anon.head())

以上就是使用Python实现智能k匿名处理adult数据集的示例代码。需要注意的是，该示例代码只是简单的示例，并未考虑到数据集的特点和实际情况，实际应用中需要根据具体情况进行调整。