การพยากรณ์กำไรของ Tesla
เช่นเดียวกับแบบฝึกหัดก่อนหน้า ชุดข้อมูลงบกำไรขาดทุนของ Tesla ใช้ชื่อว่า income_statement
โดยใช้สิ่งที่เรียนรู้ไปแล้ว เราจะเพิ่มคอลัมน์ใหม่สำหรับข้อมูลพยากรณ์ปี 2018 ซึ่งกำหนดหัวคอลัมน์เป็น "Forecast"
ในแบบฝึกหัดนี้ ให้ตั้งค่า filtered_income_statement ให้แสดงเฉพาะแถว 'Revenue'
จำไว้ว่าคอลัมน์ TTM คือค่าย้อนหลัง 12 เดือนล่าสุดที่จะนำมาใช้เป็นฐานสำหรับการพยากรณ์ปี 2018 ข้อมูลที่มีสำหรับปี 2018 มีดังนี้
- ผลการวิเคราะห์ความต้องการของตลาดคาดการณ์ว่ารายได้จะเพิ่มขึ้นเป็น 13,000 ในปี 2018 เนื่องจากยอดขาย Model 3 ที่สูงขึ้น
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การพยากรณ์ทางการเงินด้วย Python
คำแนะนำการฝึกหัด
- สร้าง
filtered_income_statementโดยกรองเฉพาะแถวrevenue_metric - ดึงจำนวนคอลัมน์ของ
filtered_income_statementโดยใช้ฟังก์ชันlen()กับแอตทริบิวต์columns - แทรกคอลัมน์ใหม่ใน
filtered_income_statement- กำหนดตำแหน่งให้อยู่ท้ายสุด (ใช้
n_colsเป็นค่าlocation) - ใช้
'Forecast'เป็นชื่อคอลัมน์ - ใส่ค่า
13000
- กำหนดตำแหน่งให้อยู่ท้ายสุด (ใช้
- แสดงผลลัพธ์
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
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)