我有一个数据集，其中包含许多列，按以下顺序排列：英文名称、国家/地区、濒危程度、发言者数量。
在濒危程度下，有4级易危、绝对濒危、极度濒危和灭绝。
我想将数据集分类到这些类别中并使其成为自己的数据集，仍然将其他数据保留在其他列中
this image has the columns name on it
在 jupyter notebook 上加载我的数据集 - 这是我所知道的
if os.path.isfile("data.csv"):
filepath = "data.csv"
df = pd.read_csv(filepath)
df.head(300)
但我认为代码看起来像这样：
vulnerable = df[]
【问题讨论】：
标签： python pandas jupyter-notebook
你的意思是你想要每个濒危程度的数据框？
以下是“易受攻击”的示例：
vulnerable_df = df[df['Degree of endangerment'] == 'vulnerable']
这是因为
df['Degree of endangerment'] == 'vulnerable'
根据是否等于易受攻击给出一系列 True 或 False。 df[series_of_true_or_falses] 返回原始数据帧的副本，其中仅包含 series_of_true_or_falses 中的 True 索引。
【讨论】：
除了ojunk贴的，还有一种方式是使用isin()：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Degree' : ['vulnerable', 'not vulnerable', 'endangered']})
vulnerable_df = df[df['Degree'].isin(['vulnerable'])]
输出：
Degree
0 vulnerable
输出仅包含易受攻击的数据集。
【讨论】：