付款人数据中存在”+“这种特殊字符，该如何处理？

如果付款人数中存在特殊字符"+"，你可以对数据进行清洗并转换为数值类型。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 数据转换：将付款人数转换为数值类型
df['付款人数'] = pd.to_numeric(df['付款人数'], errors='coerce')

# 排序操作：按照付款人数列进行升序排序
df_sorted = df.sort_values(by='付款人数', ascending=True)

# 打印排序结果
print(df_sorted)

上述代码使用了 pandas 库来处理数据。首先，使用 `str.replace` 函数将付款人数列中的特殊字符 "+" 替换为空字符串。然后，使用 `pd.to_numeric` 函数将付款人数列转换为数值类型。最后，使用 `sort_values` 函数按照付款人数列进行升序排序。

请注意，以上代码假设付款人数列中只有特殊字符 "+" 需要处理。如果还有其他特殊字符需要清洗或其他数据转换需求，请根据实际情况进行适当的修改。