TF-IDFの値の求め方

Question

私は、あるjsonファイルを使用しています。
私のjsonファイルは、下のURLのjsonファイルでワインについてのレビューについてのデータで、多くの種類のワインのレビューについてリストとして記載されています。
'https://github.com/tulip-lab/sit742/raw/master/Assessment/2019/data/wine.json'

行には”country”,"variety", "price", "point", "description"などの項目があります。
私のjsonファイルは下のような表になります。（１行が１レビューになってます。）

まず、私のjsonファイルをストップワードとして'stopwords.txt'に記載された単語を”description”から省いた状態にしました。
下のURLが'stopwords.txt'となっています。
'https://github.com/tulip-lab/sit742/raw/master/Assessment/2019/data/stopwords.txt'
そして、この、ストップワードを取り除いた”description”だけのものを”df9”と定義しました。

df9

上のコードによって以下のものが出力されます。

そして、わたしは、この"df9"から
TF-IDF ＞0.4 となる単語とそのTF-IDFの値を出力したいと考えています。

下のコードが私が書いたすべてのコードです。

import pandas as pd
from nltk.tokenize import RegexpTokenizer

df = pd.read_json("wine.json")
with open('stopwords.txt') as f:
    stop_words = f.read().splitlines()
stop_words = set(stop_words)

tokenizer = RegexpTokenizer(r"\w+(?:[-']\w+)?")

def f(s):
    tokens = tokenizer.tokenize(s)
    return " ".join(word for word in tokens if word not in stop_words)

df["description"] = df["description"].map(f)
df.to_json("result.json")

df6 = pd.read_json("result.json")

df7 = df["description"]

df8 = df6.query('variety == "Shiraz"')

df9 = df8["description"]
df9

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
tfidf = TfidfVectorizer(analyzer='word', stop_words = 'english')

vecs = tfidf.fit_transform(df9)

この私が書いたコードの後にTF-IDF ＞0.4 となる単語とそのTF-IDFの値を出力するためにどのようにコードを書けばよいのかがわかりません。

分かる方がいらっしゃいましたら教えて頂けますでしょうか。
よろしくおねがいします。