基于Python的数据脱敏及可视化分析代码实现

### 基于 Python 的数据脱敏及可视化分析代码实现 #### 数据脱敏技术在处理敏感数据时，通常会采用一些常见的脱敏方法，如替换法、哈希加密以及模糊化等。以下是几种典型的数据脱敏方式及其具体实现。 ##### 替换法通过将敏感信息替换成固定长度的星号或其他字符形式来隐藏真实数据内容。 ```python import pandas as pd # 构造样本数据框 data = { 'name': ['John Doe', 'Jane Smith'], 'email': ['john.doe@example.com', 'jane.smith@sample.org'] } df = pd.DataFrame(data) # 定义脱敏函数 def anonymize_text(text): """ 将文本中的字母部分替换为'*' """ import re return re.sub(r'[a-zA-Z]', '*', text) # 应用脱敏函数至指定列 df['anonymized_name'] = df['name'].apply(anonymize_text) df['anonymized_email'] = df['email'].apply(anonymize_text) print(df[['anonymized_name', 'anonymized_email']]) ``` 此处应用了正则表达式模块 `re` 来识别并转换字符串内的英文字母[^1]。 ##### 哈希加密为了进一步增强安全性，可以使用密码学上的单向散列算法（如 SHA-256），这样即使泄露也无法反推出原值。 ```python import hashlib def hash_data(value): """ 返回输入值经过SHA-256编码后的十六进制表示 """ sha_signature = hashlib.sha256(value.encode()).hexdigest() return sha_signature df['hashed_email'] = df['email'].apply(hash_data) print(df[['email', 'hashed_email']]) ``` 上述例子展示了如何创建一个新的字段保存邮箱地址的安全版本。 #### 数据可视化分析一旦完成了必要的清理和准备步骤后，下一步就是利用各种图表呈现洞察力。下面列举了几种常用的技术手段。 ##### 探索性统计描述先查看整体分布情况有助于制定后续计划方向。 ```python summary_stats = df.describe(include='all') print(summary_stats) ``` 这行命令生成关于数值型属性的基本汇总指标表[^3]。 ##### 绘制直方图观察频率分布当面对连续变量的时候，绘制其频次曲线可能揭示潜在规律。 ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.hist(df['hashed_email'].str.len(), bins=10, color='blue', edgecolor='black') plt.title('Distribution of Hashed Email Lengths') plt.xlabel('Length') plt.ylabel('Frequency') plt.grid(True) plt.show() ``` 这里选取了之前产生的哈希串长度作为研究对象作图说明[^3]。 ##### 制作饼状图显示占比关系如果关心的是离散类别之间的相对规模大小，则可以选择圆盘分割样式展现出来。 ```python category_counts = df.groupby(['anonymized_name']).size().reset_index(name='counts') fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) ax.pie(category_counts['counts'], labels=category_counts['anonymized_name'], autopct='%1.1f%%', startangle=90, colors=plt.cm.Paired.colors[:len(category_counts)]) ax.axis('equal') # Equal aspect ratio ensures that pie is drawn as a circle. plt.title('Proportion of Anonymized Names') plt.tight_layout() plt.show() ``` 此段落介绍了怎样依据匿名字典制作相应的百分比构成图谱[^3]。 ---

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