Aan de slagGa gratis aan de slag

Winst-en-verliesrekening van Tesla

De gegevensset voor de winst-en-verliesrekening van Tesla heet income_statement.

Deze gegevensset heeft een laatste kolom met de naam Trailing Twelve Months (TTM): de meest recente 12 maanden aan beschikbare data. We gebruiken dit om een prognose voor 2018 voor Tesla te berekenen.

We zijn alleen geïnteresseerd in de rijen 'Revenue', 'Gross profit', 'Total operating expenses' en 'Net income', dus we maken een gefilterde winst-en-verliesrekening die alleen deze rijen toont. De filtercode gebruikt het volgende patroon.

dataframe[dataframe.columnname.isin(list_of_categories)]

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Financiële forecasting in Python

Cursus bekijken

Oefeninstructies

  • Kijk in de shell naar income_statement.
  • Maak een lijst met de naam interesting_metrics die de rijen bevat waarin we geïnteresseerd zijn.
  • Gebruik de methode .isin() om de winst-en-verliesrekening te filteren op rijen waarbij metric in interesting_metrics zit.
  • Bekijk het resultaat.

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

# 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)
Code bewerken en uitvoeren