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Gewinnprognose für Tesla

Wie in der vorherigen Übung heißt der Datensatz für die Gewinn- und Verlustrechnung von Tesla income_statement. Mit dem, was wir in der vorherigen Übung gelernt haben, fügen wir jetzt eine neue Spalte mit Prognosedaten für 2018 hinzu und vergeben die Überschrift "Forecast".

Für diese Übung möchten wir filtered_income_statement so einstellen, dass nur die Zeile 'Revenue' angezeigt wird.

Denk daran: Die TTM-Spalte ist der aktuellste 12-Monats-Wert, den wir für die Prognose 2018 verwenden. Bisher haben wir für 2018 folgende Information:

  • Die Marktbedarfsanalyse prognostiziert, dass der Umsatz 2018 aufgrund höherer Verkäufe des Model 3 auf 13.000 steigt.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Finanzprognosen mit Python

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Anleitung zur Übung

  • Erstelle eine gefilterte Gewinn- und Verlustrechnung nur für die Zeile revenue_metric.
  • Ermittle die Anzahl der Spalten von filtered_income_statement, indem du die Länge (len()) des Attributs columns verwendest.
  • Füge eine neue Spalte in filtered_income_statement ein.
    • Platziere sie am Ende der Zeile (verwende n_cols als location).
    • Verwende 'Forecast' als Spaltennamen.
    • Füge den Wert 13000 ein.
  • Gib das Ergebnis aus.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

revenue_metric = ['Revenue']

# Filter for rows containing the revenue metric
filtered_income_statement = ____[____.____.____(____)]

# Get the number of columns in filtered_income_statement
n_cols = ____(filtered_income_statement.____)

# Insert a column in the correct position containing the column 'Forecast'
filtered_income_statement.insert(____, '____', ___) 

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