TypeError: объект 'bool' не поддерживает подписку Python 3

Я получаю следующую ошибку:

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
C:\Users\levanim\Desktop\Levani Predictive\cosinesimilarity1.py in <module>()
     39 
     40 for i in meowmix_nearest_neighbors.index:
---> 41     top_ten = pd.DataFrame(similarity_matrix.ix[i,]).sort([i], 
ascending=False[1:6]).index.values
     42     meowmix_nearest_neighbors.ix[i,:] = top_ten
     43 
TypeError: 'bool' object is not subscriptable 

для следующего кода. Я новичок в Python и не могу понять, как мне изменить синтаксис (если это проблема с синтаксисом python 3). Кто-нибудь сталкивался с этим? Я думаю, что это связано с восходящим=False[1:6] частью, и я потратил некоторое время на то, чтобы биться головой о стену. Надеюсь, это простое решение, но недостаточно знаю

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.spatial.distance import cosine


enrollments = pd.read_csv(r'C:\Users\levanim\Desktop\Levani 
Predictive\smallsample.csv')

meowmix = enrollments.fillna(0)

meowmix.ix[0:5,0:5]

def getCosine(x,y) :
    cosine = np.sum(x*y) / (np.sqrt(np.sum(x*x)) * np.sqrt(np.sum(y*y)))
    return cosine

print("done creating cosine function")

similarity_matrix = pd.DataFrame(index=meowmix.columns, 
columns=meowmix.columns)
similarity_matrix = similarity_matrix.fillna(np.nan)

similarity_matrix.ix[0:5,0:5]
print("done creating a matrix placeholder")


for i in similarity_matrix.columns:
    for j in similarity_matrix.columns:
        similarity_matrix.ix[i,j] = getCosine(meowmix[i].values, 
meowmix[j].values)

print("done looping through each column and filling in placeholder with 
cosine similarities")


meowmix_nearest_neighbors = pd.DataFrame(index=meowmix.columns,
                                        columns=['top_'+str(i+1) for i in 
range(5)])

meowmix_nearest_neighbors = meowmix_nearest_neighbors.fillna(np.nan)

print("done creating a nearest neighbor placeholder for each item")


for i in meowmix_nearest_neighbors.index:
    top_ten = pd.DataFrame(similarity_matrix.ix[i,]).sort([i], 
ascending=False[1:6]).index.values
    meowmix_nearest_neighbors.ix[i,:] = top_ten

print("done creating the top 5 neighbors for each item")

meowmix_nearest_neighbors.head()