Teradata Package for Python Function Reference on VantageCloud Lake - get_raw_data_with_id - 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 on VantageCloud Lake

Deployment
VantageCloud
Edition
Lake
Product
Teradata Package for Python
Release Number
20.00.00.08
Published
November 2025
ft:locale
en-US
ft:lastEdition
2025-12-05
dita:id
TeradataPython_FxRef_Lake_2000
Product Category
Teradata Vantage
teradataml.automl.AutoChurn.get_raw_data_with_id = get_raw_data_with_id(self, data, use_loaded_models=False)
DESCRIPTION:
    Get the raw data with id column used further for feature engineering, data preparation, 
    model training and evaluation.
 
PARAMETERS:
    data:
        Required Argument.
        Specifies the dataset which needs to be fetched with id column.
        Types: teradataml DataFrame
    
    use_loaded_models:
        Optional Argument.
        Specifies whether to use loaded models for transformation.
        Default Value: False
        Types: bool
RETURNS:
    teradataml DataFrame containing raw data with id column.
 
RAISES:
    TeradataMlException, TypeError, ValueError
 
EXAMPLES:
    # Create an instance of the AutoML called "automl_obj" by referring 
    # "AutoML()" or "AutoRegressor()" or "AutoClassifier()" or
    # "AutoFraud()" or "AutoChurn()" or "AutoCluster()" method.
 
    # Example 1: Get raw data with id column after performing AutoML fit.
    # Perform fit() operation on the "automl_obj".
    >>> raw_data_with_id = automl_obj.get_raw_data_with_id(admissions_train)
    >>> raw_data_with_id
 
    # Example 2: Get raw data with id column after performing AutoML load.
    # Load models from the specified table.
    >>> raw_data_with_id = automl_obj.get_raw_data_with_id(admissions_train, use_loaded_models=True)
    >>> raw_data_with_id