Робота з «сирими» наборами даних

Фінансове прогнозування в Python

Victoria Clark

CGMA Financial Analyst

Отримання набору даних для прогнозування

  • Tesla Motors Inc.
  • Публічно доступні історичні дані
  • Звіт про прибутки та збитки як .csv

Логотип Tesla

Фінансове прогнозування в Python

Перший погляд

Звіт Tesla

Фінансове прогнозування в Python

Фільтрування даних у Python

# Choose some interesting metrics
interesting_metrics = ['Gross profit', 'Net income']
# Using the .isin() method, filter for rows containing these metrics
filter = income_statement.metric.isin(interesting_metrics)
filtered_income_statement = income_statement[filter]

print(filtered_income_statement)

Відібраний звіт Tesla

Фінансове прогнозування в Python

Давайте потренуємось!

Фінансове прогнозування в Python

Preparing Video For Download...