上一节《Pandas入门5 -- DataFrame基本操作1》
本节主要介绍DataFrame的常用属性、方法和运算
首先，准备数据。若能直接下载google pandas教程中的数据，请直接使用
https://storage.googleapis.com/mledu-datasets/california_housing_train.csv
如无法下载，请到百度文库下载，然后把文件后缀名改为.csv
https://wenku.baidu.com/view/3446e2b9d1d233d4b14e852458fb770bf68a3b52
california_housing_train.csv 是一个含有17000条 california 房屋价格数据的文件，用excel打开，如下图所示：
如Pandas入门4 -- DataFrame类及创建一节所述，DataFrame类特别适合用于存储和处理这种二维表格形式的数据，基本包含了处理二维表格数据所需要的数据结构、方法和属性
直接看一大堆数据（例如，17000条数据或更多），看不出什么名堂；数据可视化(Visualization)，可以协助挖掘了解这大堆数据的特征。
首先，使用pandas.read_csv（）从文件读取数据，然后用DataFrame.describe（）获得数据摘要信息；用DataFrame.head（n=5）和 DataFrame.tail（n=5）获得头n行和尾n行的数据，n默认值为5；如下所示：
机器学习中，Panda常见操作汇总，如下图所示：
机器学习中，Panda常见操作汇总
