Previsão de lucro para a Tesla
Como no exercício anterior, o conjunto de dados do demonstrativo de resultados da Tesla se chama income_statement.
Usando o que aprendemos no exercício anterior, agora vamos adicionar uma nova coluna com os dados de Previsão de 2018, à qual daremos o cabeçalho "Forecast".
Para este exercício, queremos definir o filtered_income_statement para mostrar apenas a linha 'Revenue'.
Lembre-se: a coluna TTM é o valor mais recente de 12 meses, que vamos usar para a previsão de 2018. Até agora, temos a seguinte informação para 2018:
- A análise de demanda de mercado prevê que a receita aumente para 13.000 em 2018 devido ao crescimento das vendas do Model 3.
Este exercício faz parte do curso
Previsão Financeira em Python
Instruções do exercício
- Crie um demonstrativo de resultados filtrado apenas para a linha
revenue_metric. - Obtenha o número de colunas de
filtered_income_statement, usando o comprimento (len()) do atributocolumns. - Insira uma nova coluna em
filtered_income_statement.- Localize-a no final da linha (use
n_colscomoloc). - Use
'Forecast'como nome da coluna. - Insira o valor
13000.
- Localize-a no final da linha (use
- Imprima o resultado.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
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)