रेंज में Generalization
K-anonymity ऐसे खास डेटासेट्स के लिए एक अच्छा प्राइवेसी मॉडल हो सकता है जिनमें बहुत ज़्यादा डाइमेंशन नहीं होते। किसी डेटासेट को k-anonymous टेबल में बदलने के लिए दो मुख्य anonymization तकनीकें इस्तेमाल होती हैं: generalization और suppression.
इस अभ्यास में, आप एक satisfaction rating डेटासेट को 3-anonymous टेबल में बदलेंगे, जिसमें satisfaction_rate और work_hours जैसे संभावित संवेदनशील एट्रिब्यूट हो सकते हैं। कुछ कॉम्बिनेशन तीन बार से कम दिखते हैं। DataFrame को 3-anonymous बनाने के लिए उसे ठीक करें।
DataFrame employees के रूप में उपलब्ध है। k का मान 3 भी उपलब्ध है।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में डेटा प्राइवेसी और अज्ञातिकरण
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Calculate how many unique combinations are for BirthYear and Department
print(employees.groupby(['birth_year','department']).____)