Teradata Package for Python Function Reference | 20.00 - __rand__ - Teradata Package for Python - Look here for syntax, methods and examples for the functions included in the Teradata Package for Python.

Teradata® Package for Python Function Reference - 20.00

Deployment
VantageCloud
VantageCore
Edition
Enterprise
IntelliFlex
VMware
Product
Teradata Package for Python
Release Number
20.00.00.03
Published
December 2024
ft:locale
en-US
ft:lastEdition
2024-12-19
dita:id
TeradataPython_FxRef_Enterprise_2000
lifecycle
latest
Product Category
Teradata Vantage
teradataml.dataframe.sql.DataFrameColumn.__rand__ = __rand__(self, other)
Compute the reverse of logical AND between two ColumnExpressions using &.
 
PARAMETERS:
    other:
        Required Argument.
        Specifies Python literal or another ColumnExpression.
        Types: ColumnExpression, Python literal
 
RETURNS:
    ColumnExpression
 
RAISES:
    Exception
        A TeradataMlException gets thrown if SQLAlchemy
        throws an exception when evaluating the expression.
 
EXAMPLES:
    >>> load_example_data("dataframe", "admissions_train")
    >>> df = DataFrame("admissions_train")
    >>> df
       masters   gpa     stats programming  admitted
    id
    15     yes  4.00  Advanced    Advanced         1
    40     yes  3.95    Novice    Beginner         0
    7      yes  2.33    Novice      Novice         1
    22     yes  3.46    Novice    Beginner         0
    38     yes  2.65  Advanced    Beginner         1
    26     yes  3.57  Advanced    Advanced         1
    5       no  3.44    Novice      Novice         0
    24      no  1.87  Advanced      Novice         1
    39     yes  3.75  Advanced    Beginner         0
    30     yes  3.79  Advanced      Novice         0
 
    # Example 1: Get all students who got the admission (i.e., admitted = 1)
    #            and has GPA greater than 3.5.
    >>> df[(df.gpa > 3.5) & (df.admitted == 1)]
       masters   gpa     stats programming  admitted
    id
    21      no  3.87    Novice    Beginner         1
    26     yes  3.57  Advanced    Advanced         1
    3       no  3.70    Novice    Beginner         1
    20     yes  3.90  Advanced    Advanced         1
    37      no  3.52    Novice      Novice         1
    35      no  3.68    Novice    Beginner         1
    12      no  3.65    Novice      Novice         1
    18     yes  3.81  Advanced    Advanced         1
    17      no  3.83  Advanced    Advanced         1
    23     yes  3.59  Advanced      Novice         1