用python re.sub将表格中的一列姓名脱敏

假设表格数据如下：

| 姓名 | 年龄 | 性别 |
|------------|------|------|
| 张三 | 25 | 男 |
| 李四 | 30 | 女 |
| 王五 | 28 | 男 |

可以使用re.sub()函数将姓名列脱敏。具体步骤如下：

1. 读取表格数据，并将姓名列提取出来。

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx')
names = df['姓名']

2. 对每个姓名进行脱敏处理。

import re

for i in range(len(names)):
    name = names[i]
    name = re.sub(r'.', '*', name)  # 将姓名中的每个字符替换为 *
    names[i] = name

3. 将脱敏后的姓名列更新到原表格中。

df['姓名'] = names
df.to_excel('data.xlsx', index=False)

这样就可以将表格中的姓名列脱敏了。

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用Python将表格中的一列姓名脱敏

要将表格中的一列姓名脱敏，可以使用Python的pandas库进行操作。下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import random

# 读取表格数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 将需要脱敏的列转换为字符串类型
df['需要脱敏的列名'] = df['需要脱敏的列名'].astype(str)

# 将每个姓名随机替换为一个由9个*组成的字符串
def mask_name(name):
    if len(name) == 2:  # 如果姓名只有两个字，则脱敏后显示姓和一个*
        return name[0] + '*'
    elif len(name) > 2:  # 如果姓名大于两个字，则脱敏后显示姓和5个*，再加上名的首字母
        return name[0] + '*'*5 + name[-1]
    else:
        return name

df['需要脱敏的列名'] = df['需要脱敏的列名'].apply(lambda x: mask_name(x))

# 保存修改后的表格
df.to_excel('data_processed.xlsx', index=False)

在上面的示例中，我们首先使用pandas库读取了一个Excel表格数据，然后将需要脱敏的列转换为字符串类型。接着，我们定义了一个mask_name函数，用于将每个姓名随机替换为一个由9个*组成的字符串。对于只有两个字的姓名，我们将脱敏后的结果显示为姓和一个*；对于大于两个字的姓名，我们将脱敏后的结果显示为姓和5个*，再加上名的首字母。最后，我们使用apply函数将mask_name函数应用到需要脱敏的列中，最终将修改后的表格保存到一个新文件中。

用python将表格中一列数据脱敏

要将表格中的一列数据进行脱敏，可以使用Python的pandas库进行操作。下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import hashlib

# 读取表格数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 将需要脱敏的列转换为字符串类型
df['需要脱敏的列名'] = df['需要脱敏的列名'].astype(str)

# 对每个值进行hash加密
df['需要脱敏的列名'] = df['需要脱敏的列名'].apply(lambda x: hashlib.sha256(x.encode('utf-8')).hexdigest())

# 保存修改后的表格
df.to_excel('data_processed.xlsx', index=False)

在上面的示例中，我们首先使用pandas库读取了一个Excel表格数据，然后将需要脱敏的列转换为字符串类型。接着，我们使用hashlib库对每个值进行SHA-256加密处理，最后将修改后的表格保存到一个新文件中。这样就可以保护数据隐私了。