k匿名算法实现python
时间: 2023-11-16 08:59:57 浏览: 26
k-匿名算法是一种保护数据隐私的算法,可以将数据集中的每个记录都替换为至少有 k 个相似记录的一组属性值。以下是一个基本的 k-匿名化算法的 Python 实现:
```python
import pandas as pd
def k_anonymize(data, k, sensitive_cols):
"""
k-anonymize the given data with respect to the sensitive columns.
"""
# Group by the columns that are not sensitive
non_sensitive_cols = [col for col in data.columns if col not in sensitive_cols]
groups = data.groupby(non_sensitive_cols)
# Generate a new dataframe with the same structure as the original data
result = pd.DataFrame(columns=data.columns)
# Loop through each group
for _, group in groups:
# If the group size is less than k, add the group as is
if len(group) < k:
result = pd.concat([result, group])
else:
# Otherwise, create k-anonymous groups within the group
for _, k_group in group.groupby(sensitive_cols):
k_result = pd.DataFrame(columns=data.columns)
k_result = pd.concat([k_result, k_group])
# Add random rows until the group size is k
while len(k_result) < k:
random_row = group.sample(n=1)
k_result = pd.concat([k_result, random_row])
result = pd.concat([result, k_result])
return result
```
这个函数的参数包括:要匿名化的数据集、k 值以及敏感列名。该算法首先按非敏感列对记录进行分组,然后对于每个组,如果组的大小小于 k,那么直接将该组添加到结果中;否则,将敏感列相同的记录划分为若干个 k-匿名组,并向其中添加随机记录,直到组的大小达到 k。最后,将所有组合并成一个数据集并返回。
需要注意的是,这个函数的实现方式并不是最优的,也可能存在一些性能问题。在实际使用中,需要根据数据集的大小和特征进行调整和优化,以达到更好的效果。
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