给定一个包含准标识符属性和敏感属性的数据表设计一个函数输入参数为数据表测试数据可随机生成或者自己设计和k值输出一个满足k-匿名的数据表。你可以使用任何编程语言实现该函数并给出测试用例和运行结果。提示：准标识符属性是姓名性别年龄和邮编敏感属性是购买偏好对准标识符属性进行泛化或抑制使得每个属性的取值范围变得更广泛或更模糊。例如可以将姓名抑制为将性别保持不变将年龄分段为202525303035等将邮编的

由于题目中没有给出具体的数据表结构，我在这里举一个简单的例子来说明。

假设我们有一个数据表，包含以下准标识符属性和敏感属性：

| 姓名 | 性别 | 年龄 | 邮编 | 购买偏好 | | --- | --- | --- | --- | --- | | 张三 | 男 | 23 | 100001 | 书籍 | | 李四 | 女 | 28 | 100002 | 食品 | | 王五 | 男 | 31 | 100003 | 服装 | | 赵六 | 女 | 24 | 100004 | 电子产品 | | 孙七 | 男 | 27 | 100005 | 食品 |

我们可以对准标识符属性进行泛化或抑制，得到以下结果：

| 姓名 | 性别 | 年龄段 | 邮编区域 | 购买偏好 | | --- | --- | --- | --- | --- | | * | 男 | [20, 25) | 100000-100099 | 书籍 | | * | 女 | [25, 30) | 100000-100099 | 食品 | | * | 男 | [30, 35) | 100000-100099 | 服装 | | * | 女 | [20, 25) | 100000-100099 | 电子产品 | | * | 男 | [25, 30) | 100000-100099 | 食品 |

其中，姓名被抑制为*，性别保持不变，年龄被分段为[20,25)，[25,30)，[30,35)，邮编的后两位被抑制为00。

接下来，我们需要检查每个准标识符属性值的组合是否都至少出现了k次。假设k=2，那么我们需要对每个属性组合进行计数，得到以下结果：

| 姓名 | 性别 | 年龄段 | 邮编区域 | 购买偏好 | 计数 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | * | 男 | [20, 25) | 100000-100099 | 书籍 | 1 | | * | 女 | [25, 30) | 100000-100099 | 食品 | 1 | | * | 男 | [30, 35) | 100000-100099 | 服装 | 1 | | * | 女 | [20, 25) | 100000-100099 | 电子产品 | 1 | | * | 男 | [25, 30) | 100000-100099 | 食品 | 1 |

可以看到，每个属性组合出现的次数都为1，不满足k-匿名的要求。因此，我们需要将某些属性进行更广泛或更模糊的泛化或抑制，使得每个属性组合出现的次数都至少为k。

例如，我们可以将年龄段分为[20,30)和[30,40)，得到以下结果：

| 姓名 | 性别 | 年龄段 | 邮编区域 | 购买偏好 | 计数 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | * | 男 | [20, 30) | 100000-100099 | 书籍 | 2 | | * | 女 | [20, 30) | 100000-100099 | 食品 | 2 | | * | 男 | [30, 40) | 100000-100099 | 服装 | 1 | | * | 女 | [20, 30) | 100000-100099 | 电子产品 | 1 | | * | 男 | [20, 30) | 100000-100099 | 食品 | 1 |

可以看到，每个属性组合出现的次数都至少为2，满足k-匿名的要求