Tesla 损益表
Tesla 损益表对应的数据集名为 income_statement。
该数据集包含一个名为 Trailing Twelve Months (TTM) 的期末列，表示最近 12 个月的数据。我们将用它来计算 Tesla 的 2018 年预测。
我们只关心 'Revenue'、'Gross profit'、'Total operating expenses' 和 'Net income' 这几行。因此将创建一个筛选后的损益表，仅显示这些行。筛选代码遵循以下模式：
dataframe[dataframe.columnname.isin(list_of_categories)]
本练习是课程的一部分
Python 金融预测
练习说明
- 在 shell 中查看
income_statement。 - 创建名为
interesting_metrics的列表，其中包含我们感兴趣的行。 - 使用
.isin()方法筛选损益表，仅保留metric位于interesting_metrics的行。 - 查看结果。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Choose some interesting metrics
interesting_metrics = ['____', '____', '____', '____']
# Filter for rows containing these metrics
filtered_income_statement = income_statement[income_statement.____.____(____)]
# See the result
print(filtered_income_statement)