pandas数据进行脱敏处理 hash 函数

除了使用 apply() 方法对数据进行脱敏处理外，还可以使用 hash 函数来对数据进行脱敏。下面是一个示例代码，演示如何使用 hash 函数对电话号码进行脱敏：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')
data['phone'] = data['phone'].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，并使用 apply() 方法将 lambda 函数应用到每个电话号码上。该 lambda 函数将电话号码转化为字符串，并使用 Python 内置的 hash 函数对其进行哈希处理。由于哈希值可能会很大，我们在最后使用取模操作将其缩小到 10^8 以内。这样，电话号码就被脱敏为一个八位数的数字。

需要注意的是，哈希函数有一定的冲突率，因此不能保证每个电话号码的哈希值都是唯一的。如果数据中存在相同的电话号码，它们可能会被哈希为相同的值。因此，在使用哈希函数进行脱敏时，需要考虑数据的实际情况。如果需要保证每个电话号码都具有唯一的哈希值，可以使用更复杂的哈希函数或其他更加严格的脱敏方法。

相关问题

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。

pandas数据进行脱敏处理

在 Pandas 中，可以使用 apply() 方法对数据进行脱敏处理。下面是一个示例代码，演示如何将电话号码中间四位替换为星号：

import pandas as pd

def desensitize_phone(phone_number):
    return phone_number[:3] + '****' + phone_number[7:]

data = pd.read_csv('data.csv')
data['phone'] = data['phone'].apply(desensitize_phone)
data.to_csv('desensitized_data.csv', index=False)

在上述示例中，我们首先定义了一个 desensitize_phone() 函数，用于对单个电话号码进行脱敏处理。该函数将电话号码的前三位和后四位保留，中间四位替换为星号。

然后，我们使用 Pandas 的 read_csv() 方法读取原始数据，并使用 apply() 方法将 desensitize_phone() 函数应用到每个电话号码上。最后，我们将处理后的数据保存为 CSV 文件。

当然，具体的脱敏方法需要根据数据的实际情况进行调整。例如，对于身份证号码或银行卡号等敏感信息，可能需要更加严格的脱敏策略。