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使用 faker 移除姓名

在這個練習中,你會使用 2018 年 NBA 薪資資料集。若這份資料不是公開的,就有高度的再識別攻擊風險。舉例來說,因為 NBA 中只有一位「Aaron Brooks」,就可能推知其他敏感資訊,例如他的年度確切薪資。透過從資料集中移除個人姓名,你可以避免對當事人造成潛在傷害。

.name() 方法會產生隨機姓名,其中包含部分女性姓名。除了這麼做之外,你也會只產生單一性別的姓名。

DataFrame 已載入為 nba

本練習屬於課程

Data Privacy and Anonymization in Python

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動手互動練習

試著完成這個範例程式碼,體驗一下這個練習。

# Import the Faker class
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# Initialize the generator
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編輯並執行程式碼