如何随机化数据帧中多个列中的值-以便在共享时不知道原始值或

随机化数据帧中多个列中的值，以便在共享时不知道原始值或不暴露个人信息，可以通过以下步骤进行：

导入必要的库和模块：

import pandas as pd
import numpy as np

创建一个包含原始数据的数据帧：

df = pd.DataFrame({'列1': [1, 2, 3, 4, 5],
                   '列2': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
                   '列3': ['apple', 'banana', 'orange', 'grape', 'kiwi']})

对需要随机化的列进行处理：

def randomize_column(column):
    unique_values = column.unique()
    np.random.shuffle(unique_values)
    return column.map(dict(zip(unique_values, np.arange(len(unique_values)))))
    
df['列1'] = randomize_column(df['列1'])
df['列2'] = randomize_column(df['列2'])
df['列3'] = randomize_column(df['列3'])

这里我们定义了一个名为randomize_column的函数，它会接受一个列作为参数，并返回随机化后的列。函数首先获取列中的唯一值，然后使用np.random.shuffle函数对唯一值进行随机排列。接着，我们使用dict(zip())将随机排列后的唯一值与对应的索引值（0, 1, 2, ...）建立映射关系。最后，使用map方法将原始列中的值替换为对应的索引值，实现了列值的随机化。