def task3(): try: # 读取文件 fileName3=input('请输入要打开的文件名pollution_us_5city_2007_NO2.txt:') df=pd.read_csv('pollution_us_5city_2007_NO2.txt',sep=' ',header=None,names=['Column1','Column2','Column3','Column4','Column5','Column6','Column7','Column8']) # 统计总行数和总列数 print(f'Total rows:{len(df)}') print(f'Total columns:{len(df.columns)}') # 按照CountyCode降序排序 df_sorted = df.sort_values(by=['Column3'], ascending=False) # 导出为CSV文件 df_sorted.to_csv('pollution_us_5city_2007_NO2_descending.csv', index=False) print("任务三执行成功！") except: print('任务三执行失败！')这段代码的详细解释

这段代码是一个Python函数，名为"task3"。它的作用是读取一个名为"pollution_us_5city_2007_NO2.txt"的文本文件，并将其转换为一个Pandas DataFrame对象。然后，它会统计该DataFrame对象中的总行数和总列数，并按照"Column3"列的值进行降序排序。最后，它将排序后的DataFrame对象导出为名为"pollution_us_5city_2007_NO2_descending.csv"的CSV文件。

下面是该函数的具体步骤：

1. 首先，函数会提示用户输入要打开的文件名，并将输入值存储在变量"fileName3"中。

2. 接下来，函数使用Pandas的"read_csv"函数读取文本文件，并将其转换为DataFrame对象。具体来说，它使用了以下参数：

- "pollution_us_5city_2007_NO2.txt"：要读取的文件名。
- "sep=' '"：文件中的列是用空格分隔的。
- "header=None"：文件中没有列名。
- "names=['Column1','Column2','Column3','Column4','Column5','Column6','Column7','Column8']"：为DataFrame对象中的每一列指定列名。

3. 然后，函数使用Pandas的"len"函数分别统计DataFrame对象的总行数和总列数，并将结果打印出来。

4. 接下来，函数使用Pandas的"sort_values"函数按照"Column3"列的值进行降序排序，并将结果存储在变量"df_sorted"中。

5. 最后，函数使用Pandas的"to_csv"函数将排序后的DataFrame对象导出为名为"pollution_us_5city_2007_NO2_descending.csv"的CSV文件，并将"index=False"参数传递给该函数，以避免在CSV文件中包含行索引。最后，函数打印出一条执行成功的消息，或者如果执行失败，则打印出一条执行失败的消息。

总之，这段代码展示了如何读取文本文件并将其转换为Pandas DataFrame对象，并对DataFrame对象进行一些基本的统计和排序操作，最后将结果导出为CSV文件。