Teradata Package for Python Function Reference on VantageCloud Lake - create_temp_view - 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.dataframe.dataframe.DataFrame.create_temp_view = create_temp_view(self, name)
DESCRIPTION:
    Creates a temporary view for session on the DataFrame.
 
PARAMETERS:
    name:
        Required Argument.
        Specifies the name of the temporary view.
        Type: str
 
RETURNS:
    None
 
RAISES:
    OperationalError (When view already exists).
 
EXAMPLES:
    # Load the data to run the example.
    >>> load_example_data("dataframe", "admissions_train")
    >>> df = DataFrame("admissions_train")
    >>> df
        masters   gpa     stats programming  admitted
    id
    38     yes  2.65  Advanced    Beginner         1
    7      yes  2.33    Novice      Novice         1
    26     yes  3.57  Advanced    Advanced         1
    17      no  3.83  Advanced    Advanced         1
    34     yes  3.85  Advanced    Beginner         0
    13      no  4.00  Advanced      Novice         1
    32     yes  3.46  Advanced    Beginner         0
    11      no  3.13  Advanced    Advanced         1
    15     yes  4.00  Advanced    Advanced         1
    36      no  3.00  Advanced      Novice         0
 
    # Example 1: Create view 'new_admissions'.
    >>> df.create_temp_view("new_admissions")
    >>> new_df = DataFrame("new_admissions")
    >>> new_df
        masters   gpa     stats programming  admitted
    id
    38     yes  2.65  Advanced    Beginner         1
    7      yes  2.33    Novice      Novice         1
    26     yes  3.57  Advanced    Advanced         1
    17      no  3.83  Advanced    Advanced         1
    34     yes  3.85  Advanced    Beginner         0
    13      no  4.00  Advanced      Novice         1
    32     yes  3.46  Advanced    Beginner         0
    11      no  3.13  Advanced    Advanced         1
    15     yes  4.00  Advanced    Advanced         1
    36      no  3.00  Advanced      Novice         0