Fordのバランスシート比率を計算する
ここでは実在の企業であるFord Inc（自動車メーカー）を例に見ていきます。Ford Incの直近のバランスシートを含むデータセット balance_sheet を用意しました。売上高と売上原価は、Key_Figures_Memo データセットに2017年分が含まれています。
この演習では、バランスシートの特定の1行、Receivables（売掛金）に注目します。そのためにこの項目でフィルタリングを行います。具体的には、metric 列でReceivablesに一致する行だけを抽出するために、ブールインデクシング を使います。まず対象とするメトリクス（'Receivables'）を指定し、次に対象列の各行がこの値かどうかを判定します。これにより、True と False のブール値からなるシリーズが得られます。このシリーズを使って、既存のデータセットをフィルタリングします。
フィルタリングできたら、直近の期間の売掛金の値を取り出し、債権回収日数比率（以下の式）を計算します。
\(Debtor Days = \frac{Ending\,Balance\,Debtors}{Sales} \times Days\,in\,Financial\,Year\)
balance_sheet と sales の数値は提供済みです。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶファイナンシャル・フォーキャスティング
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Create the filter metric for Receivables
receivables_metric = ____
# Create a boolean series with your metric
receivables_filter = balance_sheet.____.____(____)
# Use the series to filter the dataset
filtered_balance_sheet = ____[____]