利用pythontkinter建立可实现数据集k匿名系统

这是一个比较复杂的任务，需要使用一些数据处理和算法知识。以下是大致的流程：

1. 读入数据集：使用pandas库读入数据集，将其转化为DataFrame格式。
2. 数据预处理：对数据集进行缺失值、异常值、重复值等的处理，确保数据的准确性和完整性。
3. 敏感属性的识别：根据数据集中的属性，确定哪些属性属于敏感属性，需要进行k匿名处理。
4. 数据的划分：将数据集按照敏感属性的值进行划分，得到多个子集。
5. k匿名的实现：对每个子集进行k匿名的处理，确保每个子集中的记录都满足k匿名的条件。
6. 数据的合并：将所有子集的数据合并成为最终的匿名数据集。
7. 可视化界面的实现：使用tkinter库创建图形界面，实现数据集的读入、预处理、k匿名和结果的展示等功能。

以上是一个大致的流程，具体实现需要根据具体的需求和数据集进行调整和优化。