Fusionner des états financiers et combler les valeurs manquantes
Vous venez d'apprendre le ratio des flux de trésorerie par rapport au bénéfice net et le ratio des flux de trésorerie liés aux activités d'exploitation. Rappelez-vous que le bénéfice net n'est pas entièrement encaissé, et que le ratio des flux de trésorerie par rapport au bénéfice net indique la part du bénéfice net réellement perçue en trésorerie. Le ratio des flux de trésorerie d'exploitation nous dit si l'entreprise dispose de suffisamment de liquidités pour honorer ses engagements à court terme.
Dans cet exercice, vous allez calculer ces deux ratios pour Apple et Microsoft, puis les représenter graphiquement. Un graphique côte à côte des ratios d'entreprises d'un même secteur aide à visualiser leurs différences.
Dans un même DataFrame, vous n'obtiendrez souvent qu'une partie des renseignements nécessaires provenant de différents états financiers. Vous les récupérerez probablement de diverses sources et devrez les fusionner. De plus, les données issues du terrain comportent souvent des valeurs manquantes. Cet exercice consiste à remplir des NaN et à fusionner des DataFrames.
Un DataFrame pandas dataset a été chargé pour vous. Il contient des informations sur les états des résultats et les bilans de Microsoft et d'Apple. Un autre DataFrame pandas cash_flow_statement a aussi été chargé. Il contient certaines données sur les flux de trésorerie d'Apple et de Microsoft.
Cette activité fait partie du cours
Analyser les états financiers avec Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Check the columns of dataset and cash_flow_statement
print(dataset.____)
print(cash_flow_statement.____)