house_info = pd.read_csv('house_info.csv')
1：取行的操作：
house_info.loc[3:6]类似于python的切片操作
2：取列操作：
house_info['price'] 这是读取csv文件时默认的第一行索引
3：取两列
house_info[['price',tradetypename']] 取多个列也是同理的，注意里面是一个list的列表，不然会报错误；
4:增加列：
house_Info['adress_new']=list([.....]) 跟字典的操作有点类似；
5：对某一列除以他的最大值，这样可以得到一个0，1的数值范围，也就是一个简易的归一化操作；
house_info['price']/house_info['price'].max()
6:对列进行排序操作：
house_info.sorted_values('price',inplace=True,ascending=True) 这里的inplace表示再排序的时候是否生成一个新的dataframe 结构，ascending=true表示升序，默认也是升序；还有一点应该注意的是：对于缺省值，（Nan）排序的时候会把他排在末尾；
7：如何获取缺省值，：
column_null = pd.isnull(column)
column_is_null_true = column[column_null]