result = df1[df1.duplicated(subset=['风向', '风速', '湿度', '温度', '潮位', '能见度'], keep=False)]

这行代码的意思是，从数据框df1中选取那些在指定列'风向', '风速', '湿度', '温度', '潮位', '能见度'中出现过重复值的行，并将它们存储到名为result的数据框中。

如果在这些指定列中有相同的值，则该行将被视为重复行。keep参数表示保留哪个重复的行，默认值为'first'，即保留第一个重复行，而keep=False则表示保留所有重复行。

如果您需要更多关于duplicated()函数的信息，可以查看pandas官方文档：https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.duplicated.html

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import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport pandas as pdurl = '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_encodingsoup = BeautifulSoup(r.text, features="lxml")w1 = soup.find_all("td")result = w1df = 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 = titleprint(df2)将这个程序中人数/万的这列转化成数字

您可以使用pandas中的apply函数来将“人数/万”列转换为数字类型，例如：

df2['人数/万'] = df2['人数/万'].apply(lambda x: float(x.replace(',', '')))

这将使用lambda函数将每个值中的逗号删除并将其转换为浮点数类型。然后将修改后的结果存储回原始DataFrame中的“人数/万”列。

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