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Teslaの利益予測

前の演習と同様に、Teslaの損益計算書のデータセットは income_statement です。 前の演習で学んだ内容を使って、2018年の予測データを新しい列として追加し、ヘッダーは "Forecast" とします。

この演習では、filtered_income_statement を 'Revenue' の行だけが表示されるように設定します。

TTM 列は直近12か月の値で、2018年の予測に使います。現時点で、2018年については次の情報があります。

  • 市場需要の分析により、Model 3 の販売増に伴い、2018年の売上は 13,000 に増加すると予測されています。

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

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演習の手順

  • revenue_metric の行のみを対象に、損益計算書をフィルタして作成します。
  • filtered_income_statement の列数を、columns 属性の長さ（len()）で取得します。
  • filtered_income_statement に新しい列を挿入します。
    • 行の末尾に配置します（location として n_cols を使用）。
    • 列名は 'Forecast' にします。
    • 値は 13000 を挿入します。
  • 結果を出力します。

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。

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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