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Estado de resultados de Tesla

El conjunto de datos del estado de resultados de Tesla se llama income_statement.

Este conjunto de datos tiene una columna final llamada Trailing Twelve Months (TTM), que corresponde a los 12 meses más recientes disponibles. Usaremos esto para calcular una previsión para 2018 de Tesla.

Solo nos interesan las filas 'Revenue', 'Gross profit', 'Total operating expenses' y 'Net income', así que crearemos un estado de resultados filtrado para mostrar únicamente estas filas. El código de filtrado usa el siguiente patrón.

dataframe[dataframe.columnname.isin(list_of_categories)]

Este ejercicio forma parte del curso

Financial Forecasting in Python

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Instrucciones del ejercicio

  • Mira income_statement en la consola.
  • Crea una lista llamada interesting_metrics que contenga las filas que nos interesan.
  • Usa el método .isin() para filtrar el estado de resultados por las filas donde metric esté en interesting_metrics.
  • Mira el resultado.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# 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)
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