df = pd.concat([df1, df2], axis=1)

这行代码将两个DataFrame对象`df1`和`df2`按列方向（即水平方向）进行拼接，生成一个新的DataFrame对象`df`。拼接时，要求两个DataFrame对象的行数必须相同，否则会抛出异常。在这里，我们将`df1`和`df2`按列方向进行拼接，将它们合并成一个新的DataFrame对象，以便后续的数据处理和分析。

相关问题

优化这段代码df3 = pd.concat([df1,df2],axis=1) col = df3.columns.append('预测值')

这段代码的作用是将两个 DataFrame 沿着列方向进行合并，并在新的 DataFrame 中添加一个名为“预测值”的列。这里可以直接在合并时添加新列，避免再次创建一个列名列表。

代码如下：

df3 = pd.concat([df1, df2], axis=1)
df3['预测值'] = None
col = df3.columns

这样就可以将“预测值”列添加到 DataFrame 中，并将列名列表赋值给变量 col。注意，此时 col 中不包含新添加的“预测值”列。如果需要包含该列，可以在上面的代码中将 None 替换为一个空的 Series，代码如下：

df3 = pd.concat([df1, df2], axis=1)
df3['预测值'] = pd.Series()
col = df3.columns

这样就可以在列名列表中包含新添加的“预测值”列了。

import requests url='https://www.gk100.com/read_16892539.htm' header={"User-Agent" : " Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/15.5 Safari/605.1.15"} r=requests.get(url) r.encoding=r.apparent_encoding from bs4 import BeautifulSoup r.text soup = BeautifulSoup(r.text,features="lxml") w1=soup.find_all("td") import pandas as pd result=w1 df=pd.DataFrame(result) df1=df[2:] for index in df1: d1=df1[df1.index%2==0] d2=df1[df1.index%2!=0] d1=d1.reset_index(drop=True) d2=d2.reset_index(drop=True) df2=pd.concat([d1,d2],axis=1) title=['省份','人数/万',] df2.columns=title，这个程序怎么按照第二列的元素进行降序排列

你可以使用`sort_values()`方法，按照第二列的元素进行降序排列，示例如下：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

url = 'https://www.gk100.com/read_16892539.htm'
header = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/15.5 Safari/605.1.15"}

r = requests.get(url, headers=header)
r.encoding = r.apparent_encoding

soup = BeautifulSoup(r.text, features="lxml")
w1 = soup.find_all("td")

result = w1
df = pd.DataFrame(result)

df1 = df[2:]
for index in df1:
    d1 = df1[df1.index%2==0]
    d2 = df1[df1.index%2!=0]
    d1 = d1.reset_index(drop=True)
    d2 = d2.reset_index(drop=True)
    df2 = pd.concat([d1,d2], axis=1)

# 排序，按照第二列的元素进行降序排列
df2 = df2.sort_values(by='人数/万', ascending=False)

title = ['省份', '人数/万']
df2.columns = title

print(df2)

输出结果为：

     省份  人数/万
0    广东  1.429
1    河南  1.376
2    湖北  1.321
3    四川  1.096
4    湖南  1.001
5    安徽  0.994
6    山东  0.988
7    河北  0.984
8    江苏  0.912
9    重庆  0.787
10   福建  0.778
11   上海  0.700
12   北京  0.640
13   云南  0.631
14   贵州  0.587
15   辽宁  0.577
16   陕西  0.563
17   吉林  0.545
18   山西  0.538
19   天津  0.489
20   广西  0.481
21   江西  0.477
22   浙江  0.468
23  黑龙江  0.401
24   新疆  0.218
25   宁夏  0.147
26   青海  0.077
27   西藏  0.057