毅航、胡笳、Aileen编译

手把手:如何方便地使用Python和Pandas来匿名信息

最近,我收到了一个数据集,其中包含有关客户的敏感信息,这些信息在任何情况下都不应公开。数据集位于我们的一台服务器上,一个相当安全的地方。

但我想将数据复制到我的本地磁盘上,以便更方便地处理数据,同时又不希望担心数据不安全。于是,我写了一个改变数据的小脚本,同时仍然保留了一些关键信息。我将详细介绍我所采取的所有步骤,并重点介绍一些方便的技巧。

任务

我们的任务是准备一个数据集,以便以后能用于机器学习(例如分类,回归,聚类)而且不包含任何敏感信息。最终的数据集不应与原始数据集有太大差异,且应该反映原始数据集的分布。

动手开始吧!

我使用Jupyter notebook作为编程环境。首先,让我们引入所有必须的库。

import pandas as pd import numpy as np import scipy.stats %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt from sklearn_pandas import DataFrameMapper from sklearn.preprocessing import LabelEncoder # get rid of warnings import warnings warnings.filterwarnings("ignore") # get more than one output per Jupyter cell from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all" # for functions we implement later from utils import best_fit_distribution from utils import plot_result

我假设您已熟悉此处使用的大多数库。我只想强调三件事。sklearn_pandas是一个方便的库,减少了使用两个包之间的差距。

sklearn_pandas:

https://github.com/scikit-learn-contrib/sklearn-pandas

它提供了一个DataFrameMapper类,使得处理pandas.DataFrame更容易,因为它可以在更少的代码行中完成变量的编码转换。

我利用IPython.core.interactiveshell ...更改了Jupyter Notebook默认配置,用来显示多个输出。这里有一篇很好的博文介绍了其他关于Jupyter的实用小技巧。

最后,我们将一些代码放入一个名为utils.py的文件中,我们把这个文件放在Notebook代码文件旁边。

Jupyter的实用小技巧:

https://www.dataquest.io/blog/jupyter-notebook-tips-tricks-shortcuts/

df = pd.read_csv("../data/titanic_train.csv")

我们的分析采用Titanic Dataset的训练数据集。

数据集链接:

https://www.kaggle.com/c/titanic

df.shape df.head()

现在我们已经加载了数据,后面将删除所有可识别个人身份的信息。列[“PassengerId”,“Name”]包含此类信息。请注意,[“PassengerId”,“Name”]对于每一行都是唯一的,因此如果构建机器学习模型,无论如何都需要在后续删除它们。

同样对[“Ticket”,“Cabin”]列也进行类似的操作,因为这两列对于每一行几乎都是唯一的。

出于演示方便,我们不会处理缺失值。我们只是忽略所有包含缺失值的观察结果。

df.drop(columns=["PassengerId", "Name"], inplace=True) # dropped because unique for every row df.drop(columns=["Ticket", "Cabin"], inplace=True) # dropped because almost unique for every row df.dropna(inplace=True)

结果看起来像这样。

df.shape df.head()

接下来,为了剔除更多信息,并作为后续步骤的预处理,我们将对“Sexed”和“Embarked”进行数值编码转换。

“Sex”被编码为“0,1”,“Embarked”被编码为“0,1,2”。LabelEncoder()类为我们完成了大部分工作。

encoders = [(["Sex"], LabelEncoder()), (["Embarked"], LabelEncoder())] mapper = DataFrameMapper(encoders, df_out=True) new_cols = mapper.fit_transform(df.copy()) df = pd.concat([df.drop(columns=["Sex", "Embarked"]), new_cols], axis="columns")

DataFrameMapper来自sklearn_pandas包,接收元组(tuple)列表作为参数,其中元组的第一项是列名,第二项是转换器。

我们在这里使用LabelEncoder(),但也可以使用其它转换器(MinMaxScaler(),StandardScaler(),FunctionTransfomer())。

在最后一行中,我们将编码后的数据与其余数据连接起来。请注意,您也可以写axis = 1,但是axis =“columns”可读性更强,我鼓励大家使用后者。

df.shape df.head()

df.nunique()

通过从同一分布中抽样来匿名化

上述代码我打印了每列的唯一值的取值个数。我们假设具有少于20个取值个数的是名义变量或分类变量,具有大于等于20个取值个数的都是连续变量。

我们将名义/分类变量放在一个列表中,将其它变量放在另一个列表中。

categorical = [] continuous = [] for c in list(df):    col = df[c]    nunique = col.nunique()    if nunique < 20:        categorical.append(c)    else:         continuous.append(c)

for c in list(df): 迭代所有列。对于list(df),我们也可以写成df.columns.tolist()。我还是喜欢list(df)。

以下是本文的核心思想:对于每个分类变量,我们将计算其每项取值出现的频率,然后为每个取值创建具有相同频率的离散概率分布。

对于每个连续变量,我们将从预定义的分布列表中确定最佳连续分布。我们怎么做呢?一旦确定了所有概率分布(离散和连续),我们就可以从这些分布中进行采样以创建新的数据集。

处理名义/分类变量

这是一个简单的例子,只用三行代码。

for c in categorical:        counts = df[c].value_counts()         np.random.choice(list(counts.index), p=(counts/len(df)).values, size=5)

首先,我们确定变量中每个唯一值出现的频率。然后我们使用这个经验概率函数并将其传递给np.random.choice()以创建一个具有相同概率函数的新随机变量。

处理连续变量

幸运的是,StackOverflow上有一个类似问题的讨论。主要解决方案如下,对于每个连续变量做如下处理:

  • 使用预定义数量的区间来创建直方图

  • 尝试一系列连续函数,让每个函数都去拟合该直方图,拟合过程中会产生函数的参数

  • 找到具有最小误差(最小残差平方和)的函数,该函数与该直方图将被我们用来模拟连续变量分布。

该解决方案的作者将所有内容整齐地分为两个函数。我创建了第三个函数并将所有内容放在一个名为utils.py的文件中,后面将在Jupyter Notebook中使用utils.py中定义的函数。

best_distributions = [] for c in continuous:    data = df[c]    best_fit_name, best_fit_params = best_fit_distribution(data, 50)    best_distributions.append((best_fit_name, best_fit_params)) # Result best_distributions = [    ('fisk', (11.744665309421649, -66.15529969956657, 94.73575225186589)),     ('halfcauchy', (-5.537941926133496e-09, 17.86796415175786))]

Age的最佳分布是fisk,Fare的最佳分布是halfcauchy,让我们来看看结果。

plot_result(df, continuous, best_distributions

还不错哦。

把代码整合到一个函数中

def generate_like_df(df, categorical_cols, continuous_cols, best_distributions, n, seed=0):    np.random.seed(seed)    d = {}    for c in categorical_cols:        counts = df[c].value_counts()        d[c] = np.random.choice(list(counts.index), p=(counts/len(df)).values, size=n)    for c, bd in zip(continuous_cols, best_distributions):        dist = getattr(scipy.stats, bd[0])        d[c] = dist.rvs(size=n, *bd[1])     return pd.DataFrame(d, columns=categorical_cols+continuous_cols)

现在我们有了一个函数,可以用它来创建100个新的观测值。

gendf = generate_like_df(df, categorical, continuous, best_distributions, n=100) gendf.shape gendf.head()

作为后置处理步骤,还可以对连续变量进行取舍。我选择不这样做。我所做的是删除了所有列名,因为这也可能泄漏有关数据集的一些信息,简单地用0,1,2…替换它们。

gendf.columns = list(range(gendf.shape[1]))

最后,大功告成。

gendf.to_csv("output.csv", index_label="id")

总结

这种方法的一个缺点是变量之间的所有交互都丢失了。例如,假设在原始数据集中,女性(Sex= 1)存活的机会(Survived= 1)比男性(Sex= 0)高,而在生成的数据集中,这个信息丢失了,其它变量之间可能存在的关系也会丢失。

我希望你发现这篇文章有用,可以在文末留言区讨论。

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机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

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在数学和统计学裡,参数(英语:parameter)是使用通用变量来建立函数和变量之间关系(当这种关系很难用方程来阐述时)的一个数量。

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