शुरू करेंमुफ़्त में शुरू करें

Tesla income statement

Tesla के income statement के लिए डेटासेट का नाम income_statement है.

इस डेटासेट में अंतिम कॉलम Trailing Twelve Months (TTM) है, जो सबसे हाल के 12 महीनों के डेटा को दिखाता है. हम इसका उपयोग Tesla के लिए 2018 का फोरकास्ट निकालने में करेंगे.

हमें केवल 'Revenue', 'Gross profit', 'Total operating expenses', और 'Net income' वाली पंक्तियों में रुचि है, इसलिए हम एक फ़िल्टर्ड income statement बनाएँगे जो सिर्फ ये पंक्तियाँ दिखाए. फ़िल्टर करने के लिए कोड का पैटर्न इस प्रकार है:

dataframe[dataframe.columnname.isin(list_of_categories)]

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Financial Forecasting

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • शेल में income_statement को देखें.
  • interesting_metrics नाम की एक सूची बनाएँ जिसमें वे पंक्तियाँ हों जिनमें हमारी रुचि है.
  • .isin() मेथड का उपयोग करके income statement को फ़िल्टर करें, ताकि वे पंक्तियाँ रहें जहाँ metric, interesting_metrics में मौजूद हो.
  • परिणाम देखें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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)
कोड संपादित करें और चलाएँ