我有一个数据集叫df_taobao,数据集中有一列数据叫做付款人数，数据类型为object，该列数据有“26，200+,10万+，如何将付款人数进行从大到小排序？

要对包含不同格式的付款人数进行从大到小排序，可以使用以下代码：

import pandas as pd

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

# 根据数量级转换：将包含中文 "万" 的数据转换为对应的数值
def convert_to_number(x):
    if '万' in x:
        return float(x[:-1]) * 10000
    return float(x)

df_taobao['付款人数'] = df_taobao['付款人数'].apply(convert_to_number)

# 数据类型转换：将付款人数列的数据类型转换为 float
df_taobao['付款人数'] = df_taobao['付款人数'].astype(float)

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

# 打印排序结果
print(df_sorted)

在这个代码中，我们首先使用`.str.replace()`函数去除特殊字符 "+" 和中文 "万"。然后，我们定义了一个`convert_to_number`函数来实现数量级转换的逻辑，将包含中文 "万" 的数据转换为对应的数值。接着，我们使用`.apply()`函数将这个函数应用到`付款人数`列上。最后，使用`sort_values()`函数按照`付款人数`列进行降序排序。

希望这次的回答能够解决您的问题。如果还有其他疑问，请随时提出。