如何在日志输出中屏蔽pandas dataframe列？

import pandas as pd
import logging

def filter_dataframe_columns(columns_to_hide, log_message):
    # 创建一个日志记录器
    logger = logging.getLogger(__name__)
    
    # 将要屏蔽的列名转换为正则表达式模式
    pattern = "|".join(columns_to_hide)
    
    # 创建一个过滤器，将匹配到的列名替换为 "[Hidden]"
    filter_pattern = logging.Filter(name=__name__)
    filter_pattern.filter = lambda record: setattr(record, 'msg', log_message.replace(pattern, '[Hidden]'))
    
    # 将过滤器添加到日志记录器
    logger.addFilter(filter_pattern)
    
    # 返回修改后的日志记录器
    return logger

# 创建一个日志记录器
logger = logging.getLogger(__name__)

# 设置日志级别
logger.setLevel(logging.INFO)

# 创建一个控制台处理器
console_handler = logging.StreamHandler()
console_handler.setLevel(logging.INFO)

# 创建一个日志消息格式化程序
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
console_handler.setFormatter(formatter)

# 将控制台处理器添加到日志记录器
logger.addHandler(console_handler)

# 要屏蔽的列名列表
columns_to_hide = ['column1', 'column2']

# 要打印的日志消息
log_message = 'Logging message with pandas dataframe: {dataframe}'

# 调用函数，将日志记录器配置为屏蔽指定列后输出日志信息
logger = filter_dataframe_columns(columns_to_hide, log_message)

# 创建一个示例pandas dataframe
dataframe = pd.DataFrame({'column1': [1, 2, 3], 'column2': [4, 5, 6], 'column3': [7, 8, 9]})

# 使用日志记录器打印日志消息，并屏蔽指定列
logger.info(log_message.format(dataframe=dataframe))