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Calcular índices por indústria

Neste exercício, você vai avaliar como o índice de liquidez corrente e o índice de endividamento (debt-to-equity) de empresas de Tech e FMCG diferem, em média e ao longo do tempo.

O índice de uma indústria, em média, dá uma ideia geral da condição financeira do setor. Por outro lado, observar o índice de uma indústria ao longo do tempo ajuda a entender suas tendências: o indicador é relativamente estável ou oscila ao longo dos anos? Está melhorando ou piorando?

balance_sheet já foi carregado para você como um DataFrame do pandas. O índice de liquidez corrente está na coluna curr_ratio, e o índice de endividamento (debt-to-equity) está na coluna debt_to_equity. O pandas foi carregado com o alias pd.

Este exercício faz parte do curso

Análise de Demonstrativos Financeiros em Python

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Instruções do exercício

  • Selecione as empresas cuja coluna comp_type é tech ou fmcg.
  • Use .groupby() para calcular a média do índice de liquidez corrente e do índice de endividamento (debt-to-equity) agrupados por tipo de empresa (indicado pela coluna "comp_type").
  • Use .groupby() para calcular a média do índice de liquidez corrente e do índice de endividamento por "comp_type" e por "Year".

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Choose the tech and fmcg companies
tech_fmcg = balance_sheet.loc[balance_sheet[____].isin(____)]

# Compute the average debt-to-equity ratio and current ratio by industry
groupby_industry = tech_fmcg.____(____)[["current_ratio", "debt_to_equity"]].____

# Compute the average debt-to-equity ratio and current ratio by industry and over time
groupby_industry_time = tech_fmcg.____(____)[["current_ratio", "debt_to_equity"]].____

print(groupby_industry)
print(groupby_industry_time)
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