teradataml.dataframe.sql.DataFrameColumn.right = right(length)

DESCRIPTION:
    Function truncates string value in column to a specified number of characters desired from
    the right side of the string.
 
PARAMETERS:
    length:
        Required Argument.
        Specifies a positive integer specifying the number of characters desired from
        the left side of the string. If the number of character exceeds the number of
        characters in the original string, the original string is returned.
        Format of a ColumnExpression of a string column: '<dataframe>.<dataframe_column>'.
        Types: ColumnExpression, int
 
RAISES:
    TypeError, ValueError, TeradataMlException
 
RETURNS:
    DataFrameColumn
 
EXAMPLES:
    # Load the data to run the example.
    >>> load_example_data("dataframe", "admissions_train")
 
    >>> df = DataFrame("admissions_train").iloc[:4]
    >>> print(df)
       masters   gpa     stats programming  admitted
    id
    3       no  3.70    Novice    Beginner         1
    4      yes  3.50  Beginner      Novice         1
    2      yes  3.76  Beginner    Beginner         0
    1      yes  3.95  Beginner    Beginner         0
 
    # Example 1: Truncates values in "programming" column to a length of 3 and pass it
    #            as input to DataFrame.assign().
    >>> res = df.assign(col = df.programming.right(3))
    >>> print(res)
       masters   gpa     stats programming  admitted  col
    id
    3       no  3.70    Novice    Beginner         1  ner
    4      yes  3.50  Beginner      Novice         1  ice
    2      yes  3.76  Beginner    Beginner         0  ner
    1      yes  3.95  Beginner    Beginner         0  ner
 
    # Example 2: Executed right() function on "programming" column and filtered computed
    #            values which are equal to 'ner'.
    >>> print(df[df.programming.right(3) == "ner"])
       masters   gpa     stats programming  admitted
    id
    3       no  3.70    Novice    Beginner         1
    2      yes  3.76  Beginner    Beginner         0
    1      yes  3.95  Beginner    Beginner         0