合并财务报表并填充缺失值
您刚学习了现金流与净利润比率以及经营现金流比率。请记住，净利润并不完全以现金形式获得，而现金流与净利润比率反映了以现金实现的净利润比例。经营现金流比率用于判断公司是否有足够的现金来满足其短期承诺。
本练习中，您将为 Apple 和 Microsoft 计算这两个比率并进行可视化。同一行业公司比率的并排图可以更直观地比较它们的差异。
在实际操作中，您往往无法在同一个 DataFrame 中从某一份财务报表获取所有必要信息。通常需要从不同来源获取并将其合并。此外，真实世界的数据常常存在缺失值。本练习将涉及填充 NaNs 并合并 DataFrame。
我们已为您加载了一个 pandas DataFrame dataset，其中包含 Microsoft 和 Apple 的利润表与资产负债表信息。另一个 pandas DataFrame cash_flow_statement 也已加载，包含 Apple 与 Microsoft 的部分现金流量信息。
本练习是课程的一部分
用 Python 分析财务报表
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Check the columns of dataset and cash_flow_statement
print(dataset.____)
print(cash_flow_statement.____)