付款人数为2000+，十万，这种类型，数据类型为object, 针对这种数据中存在特殊字符"+"以及中文”万“字，导致无法按照降序对付款人数进行排列，代码该如何修改

如果付款人数包含特殊字符 "+" 和中文 "万" 字，并且数据类型为 object，你可以使用正则表达式来清洗数据并将其转换为数值类型。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import re

# 假设数据存储在名为 df 的 DataFrame 中，付款人数列名为 '付款人数'
# 清洗数据：去除特殊字符 "+" 和中文 "万"
df['付款人数'] = df['付款人数'].str.replace(r'\+', '').str.replace(r'万', '')

# 使用正则表达式提取数字部分
df['付款人数'] = df['付款人数'].apply(lambda x: re.findall(r'\d+', str(x))[0] if re.findall(r'\d+', str(x)) else 0)

# 转换为数值类型
df['付款人数'] = pd.to_numeric(df['付款人数'], errors='coerce')

# 排序操作：按照付款人数列进行降序排序
df_sorted = df.sort_values(by='付款人数', ascending=False)

# 打印排序结果
print(df_sorted)

上述代码使用 `str.replace` 函数去除特殊字符 "+" 和中文 "万"。然后，使用正则表达式 `re.findall` 提取字符串中的数字部分。对于每个字符串，如果找到数字，则取第一个数字作为付款人数；如果未找到数字，则将付款人数设为 0。最后，使用 `pd.to_numeric` 函数将付款人数列转换为数值类型。最终，按照付款人数列进行降序排序。

请注意，以上代码假设特殊字符 "+" 和中文 "万" 是需要清洗的唯一字符，并且付款人数是以数字开头的。如果还有其他特殊字符需要清洗或其他数据转换需求，请根据实际情况进行适当的修改。