对数据集进行 K-匿名化

在本练习中，您将对 NBA 薪资数据集进行匿名化处理。请记住，应用 k-匿名需要指定属性类型：可识别、准识别、敏感或非敏感。我们将把 age 和 nba_origin 设为准识别属性，把 salary 设为敏感数据。

先探索 nba。如果您知道某位球员的信息，例如来自西班牙且年龄为 23 岁，那么您就可能推断出他的敏感信息（如薪资）！这里我们将使用 K 值为 3，确保所选属性与至少 k-1 行无法区分。

nba_Origin 的层级字典已创建为 origin_hierarchy。