Прогноз прибутку для Tesla
Як і в попередній вправі, набір даних для звіту про прибутки та збитки Tesla має назву income_statement.
Використовуючи те, що ви вивчили в попередній вправі, тепер ми додамо новий стовпець із прогнозними даними за 2018 рік, якому надамо заголовок "Forecast".
У цій вправі потрібно налаштувати filtered_income_statement, щоб відображався лише рядок 'Revenue'.
Пам'ятайте: стовпець TTM містить найсвіжіше значення за 12 місяців, яке ми використаємо для прогнозу на 2018 рік. Наразі ми маємо таку інформацію щодо 2018 року:
- Аналіз ринкового попиту прогнозує зростання виручки до 13 000 у 2018 році завдяки збільшенню продажів Model 3.
Ця вправа є частиною курсу
Фінансове прогнозування в Python
Інструкції до вправи
- Створіть відфільтрований звіт про прибутки та збитки лише для рядка
revenue_metric. - Отримайте кількість стовпців у
filtered_income_statement, використавши довжину (len()) атрибутаcolumns. - Вставте новий стовпець у
filtered_income_statement.- Розташуйте його в кінці рядка (використайте
n_colsякlocaцію). - Використайте
'Forecast'як назву стовпця. - Вставте значення
13000.
- Розташуйте його в кінці рядка (використайте
- Надрукуйте результат.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
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)