Обчисліть коефіцієнти за індустріями
У цій вправі ви оціните, чим у середньому та з часом відрізняються коефіцієнт покриття (current ratio) і співвідношення боргу до капіталу (debt-to-equity) у компаній Tech і FMCG.
Середній показник індустрії дає загальне уявлення про її фінансовий стан. Натомість динаміка показника з часом допомагає зрозуміти тренди: чи є коефіцієнт відносно стабільним, чи коливається? Чи він поліпшується, чи погіршується?
balance_sheet уже завантажено для вас як датафрейм pandas. Коефіцієнт покриття міститься в стовпці curr_ratio, а співвідношення боргу до капіталу — у стовпці debt_to_equity. pandas імпортовано з псевдонімом pd.
Ця вправа є частиною курсу
Аналіз фінансової звітності в Python
Інструкції до вправи
- Виберіть ті компанії, у яких у стовпці
comp_typeзначенняtechабоfmcg. - Скористайтеся
.groupby(), щоб обчислити середні значення коефіцієнта покриття та співвідношення боргу до капіталу, згрупувавши за типом компанії (позначеним стовпцем"comp_type"). - Скористайтеся
.groupby(), щоб обчислити середні значення коефіцієнта покриття та співвідношення боргу до капіталу одночасно за"comp_type"і"Year".
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Choose the tech and fmcg companies
tech_fmcg = balance_sheet.loc[balance_sheet[____].isin(____)]
# Compute the average debt-to-equity ratio and current ratio by industry
groupby_industry = tech_fmcg.____(____)[["current_ratio", "debt_to_equity"]].____
# Compute the average debt-to-equity ratio and current ratio by industry and over time
groupby_industry_time = tech_fmcg.____(____)[["current_ratio", "debt_to_equity"]].____
print(groupby_industry)
print(groupby_industry_time)