Benutzerdefinierte Funktion für Subtraktion aktualisieren

Die Funktion, mit der du in der vorherigen Übung gearbeitet hast, kann nicht subtrahieren. Schau dir diese Funktion an:

def compute_ratio(df, numerator, denominator, ratio_name, 
                  addition_in_numerator = True,
                  addition_in_denominator = True):
  numerator_of_ratio = np.where(addition_in_numerator,
                             df[numerator].sum(axis=1), 
                             df[numerator[0]] - df[numerator[1:]].sum(
                               axis=1))
  denominator_of_ratio = np.where(addition_in_denominator, 
                               df[denominator].sum(axis=1), 
                               df[denominator[0]] - df[denominator[1:]].sum(axis=1))
  df[ratio_name] = numerator_of_ratio/denominator_of_ratio
  return df

Diese Funktion kann mit Addition und Subtraktion in Zählern und Nennern von Finanzkennzahlen umgehen. Beachte, dass die Funktion np.where verwendet. Das ist eine Funktion aus dem Paket NumPy. np.where prüft, ob das erste Argument True ist; wenn ja, gibt es das zweite Argument zurück, andernfalls das dritte. Zum Beispiel haben wir oben:

np.where(addition_in_numerator,
                             df[numerator].sum(axis=1), 
                             df[numerator[0]] - df[numerator[1:]].sum(
                               axis=1))

Wenn addition_in_numerator wahr ist, gibt np.where df[numerator].sum(axis=1) zurück, andernfalls df[numerator[0]] - df[numerator[1:]].sum(axis=1).

In dieser Übung wurden das DataFrame balance_sheet sowie pandas und NumPy als pd bzw. np für dich geladen. Verwende diese, um zu bestimmen, welche der folgenden Aussagen korrekt ist.