describe( )方法：
college.describe() # count: 样本数据的大小 # mean: 数据的平均值 # std: 数据的标准差 # min: 数据的最小值 # 25%: 1/4位数，数据在25%时的值 # 50%: 中位数 # 75%: 3/4位数 # max: 数据的最大值
定义describe的include参数来决定统计什么类型：
# 统计字符串类型的数据 college.describe(include=object).T # count: 非空值数量 # unique: 唯一值数量 # top: 频数最高的数量 # freq: 最高频数
# 统计所有类型的数据 college.describe(include='all').T
info( )方法：
常用排序方法
nlargest()方法，从大到小
从大到小排序选出100条数据：
# 从大到小排序，参数1为选出多少个，参数2为依据xx字段排序 new_movie.nlargest(100,'imdb_score')
nsmallest()方法，从小到大
继续调用从小到大排序选出5条数据：
# 从小到大排序，参数1为选出多少个，参数2为依据xx字段排序 new_movie.nlargest(100,'imdb_score').nsmallest(5,'budget')
sort_values()根据值排序：
参数1为以xx字段排序，ascending为升序，当ascending为False时是降序，默认也是降序
movie3.sort_values('title_year',ascending=False)
传入列表，对年份排序之后再对评分进行排序：
movie3.sort_values(['title_year','imdb_score'],ascending=False)
