本文首先介绍pandas iloc常用功能及函数，最后通过实例举例说明
一、常用功能及函数简介
┅般我们需要做如下导入，numpy和pandas iloc一般需要联合使用：
- ()：查看索引、数据类型和内存信息
apply的用处很多比如可以通过跟联合，完成很多功能：將包含某个部分的元素挑出来等等
- df[col]：根据列名，并以Series的形式返回列
- df.corr()：返回列与列之间的相关系数
- df.count()：返回每一列中的非空值的个数
- df.max()：返回烸一列的最大值
- df.min()：返回每一列的最小值
- df.std()：返回每一列的标准差
pandas iloc支持的数据类型
- df.get_dummies: one-hot编码将类型格式的属性转换成矩阵型的属性。比如：三种顏色RGB红色编码为[1 0 0]
根据给定的训练csv文件，预测给出的测试csv文件中的房价
- print(all_dummy_df.head())#下一行进行数据清洗，找到为空的属性并按照空的数量对属性排序
