Python 如何从数据集中提取信息并使其成为新的数据集？

我有一个数据集，它有许多列，按以下顺序排列：英语名称、国家、濒危程度、讲英语的人数

在濒危程度下，有4级脆弱、绝对濒危、严重濒危和灭绝

我想将数据集按这些类别进行排序，并使其成为自己的数据集，同时将其他数据保留在其他列中

在jupyter笔记本上加载我的数据集-这是我所能做到的

如果os.path.isfile（“data.csv”）：
filepath=“data.csv”
df=pd.read\u csv（文件路径）
测向头（300）

但我认为代码应该是这样的：

vulnerable = df[]

---

你的意思是你想要一个数据框来描述每一个危险程度吗

以下是“易受攻击”的示例：

这是因为

df['Degree of endangerment'] == 'vulnerable'

---

根据它是否等于vulnerable给出一系列正确或错误

df[series\u of \u true\u or \u falses]

返回原始数据帧的副本，该副本仅包含

series\u of \u true\u or \u falses

中

true

的索引。除了ojunk发布的内容外，另一种方法是使用：

输出：

       Degree
0  vulnerable

---

输出仅包含易受攻击的数据集

请检查和。不要将数据帧作为图像发布，而应作为文本发布。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Degree' : ['vulnerable', 'not vulnerable', 'endangered']})
vulnerable_df = df[df['Degree'].isin(['vulnerable'])]

       Degree
0  vulnerable