df2.sort_values（’销售价格’）

当你使用Python的pandas库时，df2.sort_values('销售价格')语句是用来对df2这个DataFrame对象的'销售价格'列进行排序的。它会根据'销售价格'列的值对数据进行升序排序。如果你想进行降序排序，你可以使用参数reverse=True。

请注意，'销售价格'必须是一个数字类型的列，如果不是，你可能需要将其转换为数字类型，或者指定一个适当的排序方法。例如，如果你的'销售价格'列是字符串类型，你可能需要使用.astype(float)或.astype(int)将其转换为浮点数或整数。

此外，这个操作会返回一个新的DataFrame，原有的数据不会被改变。如果你想在原地对数据进行排序，你可以使用sort()方法。

这是一个完整的示例：

import pandas as pd

# 假设我们有一个DataFrame df2
df2 = pd.DataFrame({
    '销售价格': ['23', '45', '3', '5', '7'],
    '其他信息': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
})

# 使用sort_values方法按照销售价格升序排序
df2_sorted = df2.sort_values('销售价格')
print(df2_sorted)

这个例子中，将会得到一个新的DataFrame df2_sorted，其中的'销售价格'按照升序排列。原来的df2数据不会被改变。

相关问题

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。

输出报错runcell(0, '/Users/mac/??????.py') Traceback (most recent call last): File ~/anaconda3/lib/python3.10/site-packages/spyder_kernels/py3compat.py:356 in compat_exec exec(code, globals, locals) File ~/??????.py:36 df2=df2.sort_values(by='??/?',ascending=False) File ~/anaconda3/lib/python3.10/site-packages/pandas/util/_decorators.py:331 in wrapper return func(*args, **kwargs) File ~/anaconda3/lib/python3.10/site-packages/pandas/core/frame.py:6912 in sort_values k = self._get_label_or_level_values(by, axis=axis) File ~/anaconda3/lib/python3.10/site-packages/pandas/core/generic.py:1850 in _get_label_or_level_values raise KeyError(key) KeyError: ‘人数/万’，重新修改一下这个程序

根据错误信息看来，出现了`KeyError`异常，即没有找到名为`'人数/万'`的列。你可以检查一下DataFrame是否包含该列，或者该列名是否拼写正确。另外，为了避免出现中文乱码问题，可以在文件开头添加如下代码，设置编码为UTF-8：

# -*- coding: utf-8 -*-

根据你提供的代码，修改后的程序如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
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='??/?', ascending=False)

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

print(df2)

需要注意的是，你的代码中`by='??/?'`的部分中文字符被替换成了问号，可能是文件编码不太兼容，你需要手动修改为正确的列名。