df_2020 = df_district["2020年人口占比"].values.tolist()这段代码的意义

这段代码的意义是：

从名为`df_district`的数据框（DataFrame）中提取列名"2020年人口占比"的数据，并将其转换为Python列表（list）。每个元素都是对应行在这个年份的人口占比值。

更具体地来说[^1]：

# 导入yfinance库并下载stock_symbol股票的历史数据
df = yf.download(stock_symbol)

# 计算每日开盘价和收盘价的平均值，添加新列'Open_Close_mean'
df['Open_Close_mean'] = (df['Open'] + df['Close']) / 2.

# 对df1数据框应用条件操作，如果'total'列大于200000，将'category'列设置为'A'，否则设为'B'
df1['category'] = np.where(df1['total'] > 202000, 'A', 'B')

# 从df_district中选择特定年份（这里假设是2020年）的人口占比列，转换为列表
df_2020 = df_district["2020年人口占比"].values.tolist()