pandas获取csv指定行，列

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
loc()和iloc()的区别
loc()：通过行索引 “Index” 中的具体值来取行数据
iloc():通过行号来取行数据
详细可参考Pandas中loc和iloc函数用法详解（源码+实例）

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]