LoslegenKostenlos starten

Tesla-Gewinn- und Verlustrechnung

Der Datensatz für die Gewinn- und Verlustrechnung von Tesla heißt income_statement.

Dieser Datensatz hat eine letzte Spalte namens Trailing Twelve Months (TTM), also die zuletzt verfügbaren 12 Monate. Wir verwenden diese, um eine Prognose für 2018 für Tesla zu berechnen.

Uns interessieren nur die Zeilen 'Revenue', 'Gross profit', 'Total operating expenses' und 'Net income'. Daher erstellen wir eine gefilterte Gewinn- und Verlustrechnung, die nur diese Zeilen anzeigt. Der Filtercode verwendet folgendes Muster.

dataframe[dataframe.columnname.isin(list_of_categories)]

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Finanzprognosen mit Python</Kurs>
Kurs ansehen

Übungsanweisungen

  • Schau dir income_statement in der Shell an.
  • Erstelle eine Liste namens interesting_metrics, die die für uns relevanten Zeilen als Liste enthält.
  • Verwende die Methode .isin(), um die Gewinn- und Verlustrechnung auf Zeilen zu filtern, in denen metric in interesting_metrics enthalten ist.
  • Sieh dir das Ergebnis an.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Choose some interesting metrics
interesting_metrics = ['____', '____', '____', '____']

# Filter for rows containing these metrics
filtered_income_statement = income_statement[income_statement.____.____(____)]

# See the result
print(filtered_income_statement)
Code bearbeiten und ausführen