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。