НачатьНачать бесплатно

Прогнозирование прибыли Tesla

Как и в предыдущем упражнении, набор данных отчёта о доходах Tesla называется income_statement. Применяя то, что мы изучили в предыдущем упражнении, мы добавим новый столбец с прогнозными данными на 2018 год и присвоим ему заголовок «Forecast».

В этом упражнении нужно настроить filtered_income_statement так, чтобы отображалась только строка 'Revenue'.

Напомним, что столбец TTM содержит значение за последние 12 месяцев — именно его мы будем использовать для прогноза на 2018 год. На данный момент у нас есть следующая информация по 2018 году:

  • Согласно анализу рыночного спроса, выручка вырастет до 13 000 в 2018 году благодаря росту продаж Model 3.

Это упражнение является частью курса

Финансовое прогнозирование в Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Создайте отфильтрованный отчёт о доходах, оставив только строку revenue_metric.
  • Получите количество столбцов filtered_income_statement, используя функцию len() для атрибута columns.
  • Вставьте новый столбец в filtered_income_statement.
    • Разместите его в конце строки (используйте n_cols в качестве параметра loc).
    • Укажите 'Forecast' в качестве имени столбца.
    • Вставьте значение 13000.
  • Выведите результат на экран.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

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)
Редактировать и запускать код