НачатьНачать бесплатно

Отчёт о прибылях и убытках Tesla

Набор данных с отчётом о прибылях и убытках Tesla называется income_statement.

В этом наборе данных есть финальный столбец — скользящие двенадцать месяцев (TTM), то есть самые актуальные данные за последний год. Мы воспользуемся ими для составления прогноза Tesla на 2018 год.

Нас интересуют только строки 'Revenue', 'Gross profit', 'Total operating expenses' и 'Net income', поэтому создадим отфильтрованный отчёт, содержащий только эти строки. Для фильтрации используется следующий шаблон.

dataframe[dataframe.columnname.isin(list_of_categories)]

Это упражнение является частью курса

Финансовое прогнозирование в Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Изучите income_statement в консоли.
  • Создайте список interesting_metrics, который содержит нужные нам строки.
  • Используйте метод .isin(), чтобы отфильтровать отчёт и оставить только строки, где значение metric входит в interesting_metrics.
  • Посмотрите на результат.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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)
Редактировать и запускать код