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Tesla के लिए प्रॉफिट फ़ोरकास्टिंग

पिछले अभ्यास की तरह, Tesla की इनकम स्टेटमेंट का डेटासेट income_statement नाम से है. पिछले अभ्यास में जो सीखा, उसका उपयोग करते हुए हम अब 2018 के फ़ोरकास्ट डेटा के साथ एक नया कॉलम जोड़ेंगे, जिसका हेडर "Forecast" होगा.

इस अभ्यास में, हम चाहते हैं कि filtered_income_statement सिर्फ 'Revenue' वाली पंक्ति दिखाए.

ध्यान रखें, TTM कॉलम पिछले 12 महीनों का सबसे हालिया मान होता है, जिसे हम 2018 फ़ोरकास्ट के लिए इस्तेमाल करेंगे. अभी तक 2018 के लिए हमारे पास निम्न जानकारी है:

  • मार्केट डिमांड एनालिसिस के अनुसार Model 3 की बढ़ी हुई बिक्री से 2018 में रेवेन्यू 13,000 तक बढ़ने का अनुमान है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Financial Forecasting

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • केवल revenue_metric पंक्ति के लिए एक फ़िल्टर्ड इनकम स्टेटमेंट बनाएँ.
  • filtered_income_statement के कॉलमों की संख्या, columns एट्रिब्यूट की लंबाई (len()) लेकर प्राप्त करें.
  • filtered_income_statement में एक नया कॉलम जोड़ें.
    • इसे पंक्ति के अंत में रखें ( location के रूप में n_cols का उपयोग करें ).
    • कॉलम नाम के रूप में 'Forecast' का उपयोग करें.
    • मान 13000 डालें.
  • परिणाम को प्रिंट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

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)
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