使用替换法进行数据脱敏（以姓名和手机号码为例）

• 代码示例

  import pandas as pd
  import random
  
  # 创建一个包含姓名和手机号码的数据框
  data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'],
          '手机号码': ['13812345678', '13987654321', '13678901234']}
  df = pd.DataFrame(data)
  
  # 对姓名进行脱敏，替换为随机名字（简单示例）
  def replace_name(name):
      first_names = ['赵', '钱', '孙', '李']
      last_names = ['XX', 'YY', 'ZZ']
      return random.choice(first_names) + random.choice(last_names)
  
  df['姓名'] = df['姓名'].apply(replace_name)
  
  # 对手机号码进行脱敏，替换中间四位为****
  def replace_phone(phone):
      return phone[:3] + "****" + phone[7:]
  
  df['手机号码'] = df['手机号码'].apply(replace_phone)
  print(df)
  

使用删除法进行数据脱敏（以删除身份证号码为例）

• 代码示例

  import pandas as pd
  
  # 创建一个包含身份证号码的数据框
  data = {'身份证号码': ['320123199012345678', '320211199567890123']}
  df = pd.DataFrame(data)
  
  # 删除身份证号码列
  df = df.drop('身份证号码', axis = 1)
  print(df)
  

使用加密法进行数据脱敏（以AES对称加密为例）

• 安装必要的库
  • 需要安装pycryptodome库，使用pip install pycryptodome命令进行安装。
• 代码示例

  from Crypto.Cipher import AES
  import base64
  import pandas as pd
  
  # 创建一个包含敏感数据（如密码）的数据框
  data = {'密码': ['password1', 'password2']}
  df = pd.DataFrame(data)
  
  # 定义AES加密函数
  def encrypt_data(data, key):
      cipher = AES.new(key, AES.MODE_ECB)
      padded_data = data + (16 - len(data) % 16) * chr(16 - len(data) % 16)
      encrypted_data = cipher.encrypt(padded_data.encode())
      return base64.b64encode(encrypted_data).decode()
  
  # 加密密钥（需要安全保存）
  key = b'mysecretkey123456'
  df['密码'] = df['密码'].apply(lambda x: encrypt_data(x, key))
  print(df)