付款人数为2000+，十万，数据类型为float48, 针对这种数据中存在特殊字符"+"以及中文”万“字，如何将”万转换成对应数值，并将付款人数进行从大到小排列，代码怎么写

如果付款人数数据类型为 float48，你可以使用正则表达式来处理特殊字符 "+" 和中文 "万" 字，并将其转换为相应的数值。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import re

# 假设数据存储在名为 df 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['付款人数'] = df['付款人数'].astype(str).str.replace(r'\+', '').str.replace(r'万', '')

# 使用正则表达式提取数字部分
df['付款人数'] = df['付款人数'].apply(lambda x: float(re.findall(r'\d+', str(x))[0]) * 10000 if re.findall(r'\d+', str(x)) else float(x))

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

# 打印排序结果
print(df_sorted)

在上述代码中，首先将数据类型转换为字符串型，然后使用 `str.replace` 函数去除特殊字符 "+" 和中文 "万"。接下来，使用正则表达式 `re.findall` 提取字符串中的数字部分。对于每个字符串，如果找到数字，则将其转换为浮点型并乘以 10000，以实现将中文 "万" 转换为对应的数值；如果未找到数字，则将其转换为浮点型。最后，使用 `sort_values` 函数按照付款人数列进行降序排序。

请注意，以上代码假设特殊字符 "+" 和中文 "万" 是需要清洗的唯一字符，并且付款人数是以数字开头的。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。