sort_values(ascending=False)

sort_values(ascending=False) 是一个 Pandas 库中 DataFrame 或 Series 数据类型的方法，用于将数据按照降序排列。默认情况下，该方法按照升序排列，如果想让数据按照降序排列，需要将参数 ascending 设置为 False。例如：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [25, 30, 20, 35],
        'score': [90, 80, 95, 85]}

df = pd.DataFrame(data)

# 按照 score 列降序排列
df.sort_values('score', ascending=False, inplace=True)

print(df)

输出结果为：

       name  age  score
2   Charlie   20     95
0     Alice   25     90
3     David   35     85
1       Bob   30     80

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print(corr_values.sort_values(ascending=False))

这行代码是用来对一个 pandas DataFrame 或 Series 中的数值进行降序排列的。具体来说，它会返回一个新的 pandas Series，其中每个值表示原始 Series 中的对应值在降序排列后所在的位置（从 0 开始）。参数 ascending=False 表示按数值从大到小进行排列。

portfolio_industry = portfolio_industry.sort_values(ascending=False)如何将数据放入列表

如果你想将 `portfolio_industry` 中的数据放入一个列表中，你可以使用 `tolist()` 方法。示例如下：

import pandas as pd

# 假设 portfolio_industry 是一个 Pandas 数据框
portfolio_industry = pd.DataFrame({'industry': ['IT', 'Finance', 'Healthcare'],
                                   'weight': [0.5, 0.3, 0.2]})

# 按照 weight 排序
portfolio_industry = portfolio_industry.sort_values(by='weight', ascending=False)

# 将 industry 列中的数据放入一个列表中
industry_list = portfolio_industry['industry'].tolist()

print(industry_list)  # 输出 ['IT', 'Finance', 'Healthcare']

在这个示例中，我们用 Pandas 创建了一个数据框 `portfolio_industry`，其中包含两列：`industry` 和 `weight`。然后我们按照 `weight` 列进行排序，并将 `industry` 列中的数据放入一个名为 `industry_list` 的列表中，最后输出 `industry_list`。