Demonstração de resultados da Tesla
O conjunto de dados da demonstração de resultados da Tesla se chama income_statement.
Esse conjunto de dados tem uma última coluna chamada Trailing Twelve Months (TTM), que representa os 12 meses mais recentes disponíveis. Vamos usá-la para calcular uma projeção para 2018 da Tesla.
Estamos interessados apenas nas linhas 'Revenue', 'Gross profit', 'Total operating expenses' e 'Net income', então vamos criar uma demonstração de resultados filtrada para mostrar somente essas linhas. O código de filtragem segue o padrão abaixo.
dataframe[dataframe.columnname.isin(list_of_categories)]
Este exercício faz parte do curso
Previsão Financeira em Python
Instruções do exercício
- Veja
income_statementno shell. - Crie uma lista chamada
interesting_metricscontendo as linhas de interesse. - Use o método
.isin()para filtrar a demonstração de resultados para as linhas em quemetricestá eminteresting_metrics. - Confira o resultado.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# 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)