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Teslaの損益計算書

Teslaの損益計算書データセットは income_statement と呼ばれます。

このデータセットには最後の列として Trailing Twelve Months (TTM) があり、直近12か月のデータを表します。これを使ってTeslaの2018年予測を計算します。

ここでは 'Revenue'、'Gross profit'、'Total operating expenses'、'Net income' の行にのみ関心があるため、これらの行だけを表示するフィルタ済みの損益計算書を作成します。フィルタリングのコードは次のパターンを使います。

dataframe[dataframe.columnname.isin(list_of_categories)]

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

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演習の手順

  • シェルで income_statement を確認します。
  • 関心のある行名を要素にしたリスト interesting_metrics を作成します。
  • .isin() メソッドを使い、metric が interesting_metrics に含まれる行だけに損益計算書をフィルタします。
  • 結果を確認します。

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。

# 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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