如何从数据集提取信息并按濒危程度分类生成新数据集？

嘿，我来帮你搞定这个数据集拆分的需求！首先咱们先把初始加载代码的语法修正一下（原来的代码缺少换行和缩进，会导致运行报错），然后再一步步生成各个等级的独立数据集。

1. 修正后的数据集加载代码 #

先确保导入必要的库，并且代码格式正确：

import os
import pandas as pd

if os.path.isfile("data.csv"):
    filepath = "data.csv"
    df = pd.read_csv(filepath)
df.head(300)

2. 按濒危等级筛选生成独立数据集 #

利用Pandas的布尔索引，就可以轻松筛选出对应等级的数据，同时保留所有列的信息：

# 筛选「脆弱（vulnerable）」等级的数据集
vulnerable_df = df[df['濒危程度'] == 'vulnerable']

# 筛选「确定濒危（definitely endangered）」等级的数据集
definitely_endangered_df = df[df['濒危程度'] == 'definitely endangered']

# 筛选「严重濒危（severely endangered）」等级的数据集
severely_endangered_df = df[df['濒危程度'] == 'severely endangered']

# 筛选「灭绝（extinct）」等级的数据集
extinct_df = df[df['濒危程度'] == 'extinct']

注意：如果你的数据集中“濒危程度”列的列名是英文（比如你提供的图片里显示的Degree of endangerment），记得把代码里的'濒危程度'替换成对应的英文列名哦！

3. 验证筛选结果（可选） #

可以通过打印每个数据集的行数，确认筛选是否准确：

print(f"脆弱等级数据量：{len(vulnerable_df)}")
print(f"确定濒危等级数据量：{len(definitely_endangered_df)}")
print(f"严重濒危等级数据量：{len(severely_endangered_df)}")
print(f"灭绝等级数据量：{len(extinct_df)}")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lola Love