teradataml.dataframe.sql.DataFrameColumn.oadd_months = oadd_months(self, expression)

DESCRIPTION:
    Function adds an integer number of months, date or timestamp value in specified date or timestamp value in a
    column as a literal.
 
PARAMETERS:
    expression:
        Optional Argument.
        Specifies a date or timestamp value. If date_timestamp_value is NULL, NULL is returned.
        Types: DataFrameColumn
        Note:
            1. Since TIMESTAMP values are stored in UTC time within the database and lack a time zone, the session
               time zone is used to interpret the time stamp value within the function. For TIMESTAMP WITH TIME ZONE
               values, the time zone component is used to interpret the time stamp value within the function.
            2. If the day component of expression is the last day of the month, or if the resulting month
               has fewer days than the day component of expression, oadd_months() returns the last day of
               the resulting month. Otherwise, oadd_months() returns a value that has the same day component as
               expression.
            3. The difference between oadd_months() and add_months() is that if a month is added to an end-of-month
               date in oadd_months(), the function always returns an end-of-month date.
 
    expression:
        Optional Argument.
        Specifies the number of months to add. If expression is NULL, NULL is returned.
        Types: integer
 
RAISES:
 
RAISES:
    TypeError, ValueError, TeradataMlException
 
RETURNS:
    DataFrameColumn
 
EXAMPLES:
    # Load the data to run the example.
    >>> load_example_data("dataframe", ["sales"])
 
    # Create a DataFrame on 'sales' table.
    >>> df = DataFrame.from_table('sales')
 
    # Preparing the data.
    >>> df_sales = df.assign(dates = case([(df.accounts == 'Alpha Co', df.datetime + random.randrange(20,1000,3)),
                            (df.accounts == 'Blue Inc', df.datetime + random.randrange(20,1000,3)),
                            (df.accounts == 'Jones LLC', df.datetime + random.randrange(20,1000,3)),
                            (df.accounts == 'Orange Inc', df.datetime + random.randrange(20,1000,3)),
                            (df.accounts == 'Yellow Inc', df.datetime + random.randrange(20,1000,3)),
                            (df.accounts == 'Red Inc', df.datetime + random.randrange(20,1000,3))]))
 
    # Example 1: Adds an integer number of months, date or timestamp value in specified date or timestamp value in
    #            a column as a literal.
    >>> df = df_sales.assign(res = df_sales.dates.oadd_months(2))
    >>> print(df)
                  Feb    Jan    Mar    Apr    datetime     dates         res
    accounts
    Alpha Co    210.0  200.0  215.0  250.0  04/01/2017  18/03/20  2018-05-20
    Blue Inc     90.0   50.0   95.0  101.0  04/01/2017  19/02/25  2019-04-25
    Jones LLC   200.0  150.0  140.0  180.0  04/01/2017  17/04/27  2017-06-27
    Orange Inc  210.0    NaN    NaN  250.0  04/01/2017  19/05/29  2019-07-29
    Yellow Inc   90.0    NaN    NaN    NaN  04/01/2017  18/10/22  2018-12-22
    Red Inc     200.0  150.0  140.0    NaN  04/01/2017  17/08/07  2017-10-07