為 Tesla 做利潤預測
和前一個練習一樣，Tesla 的損益表資料集名為 income_statement。
運用我們在上一個練習學到的做法，現在要新增一個 2018 年的預測欄位，欄位標題設為「Forecast」。
在這個練習中，請把 filtered_income_statement 設定為只顯示 'Revenue' 這一列。
請記住，TTM 欄表示最近 12 個月的數值，會用來作為 2018 年的預測依據。目前我們對 2018 年已有下列資訊：
- 市場需求分析預期，因為 Model 3 銷量提升，2018 年的收入將增加到 13,000。
本練習屬於課程
使用 Python 進行財務預測
練習說明
- 建立僅包含
revenue_metric這一列的篩選後損益表。 - 使用
columns屬性的長度（len()）取得filtered_income_statement的欄位數。 - 在
filtered_income_statement中插入一個新欄位。- 將它放在列的最後（使用
n_cols作為loc）。 - 欄位名稱使用
'Forecast'。 - 插入數值
13000。
- 將它放在列的最後（使用
- 印出結果。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
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)