付款人数为2000+，十万，数据类型为object, 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

对于付款人数中存在特殊字符 "+" 和中文 "万" 字的情况，你可以使用正则表达式来处理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'].str.replace('+', '').str.replace('万', '')

# 根据数量级转换：将中文 "万" 转换为对应的数值
df['付款人数'] = df['付款人数'].apply(lambda x: float(x) * 10000 if '万' in 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，首先使用 `str.replace` 函数两次，分别将特殊字符 "+" 和中文 "万" 替换为空字符串。然后，使用 `apply` 函数和 lambda 表达式来判断字符串中是否包含 "万"，如果包含则将字符串转换为对应的数值（乘以 10000），如果不包含则直接转换为浮点数。最后，使用 `sort_values` 函数按照付款人数列进行降序排序。

请注意，以上代码假设付款人数是以数字开头的，并且中文 "万" 只出现在需要转换的数据中。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。