result.encoding=result.apparent_encoding的作用是什么

`result.encoding`表示返回结果的编码方式，而`result.apparent_encoding`表示通过分析返回结果的内容，猜测出的编码方式。通常情况下，服务器返回的响应头中会包含编码方式信息，但有些情况下并没有返回或者返回的信息不准确，此时可以通过`result.apparent_encoding`来猜测编码方式。然后，为了确保正确解码响应内容，可以将`result.apparent_encoding`赋值给`result.encoding`。这样做的目的是为了避免解码错误，保证后续处理数据的正确性。

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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

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。