如何从数据集中提取信息并将其转换为新数据集？

Question

我有一个数据集，其中有许多列按顺序排列：英文名称，国家/地区，濒危程度，发言人数。

在危害程度下，有4度脆弱，绝对濒临灭绝，严重濒临灭绝。

我想将数据集分类到这些类别中并将其放入自己的数据集中，仍将其他数据保留在其他列中

this image has the columns name on it

在jupyter笔记本上加载我的数据集 - 这是我得到的

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[]

Answer 1

你的意思是你想要每个危害程度的数据框吗？

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'

根据它是否等同于弱势，给出一系列的真或假。 df[series_of_true_or_falses]会返回原始数据框的副本，该副本仅包含True中series_of_true_or_falses的索引。

Answer 2

除了ojunk发布的内容，另一种方法是使用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。