teradataml.dataframe.functions.current_date = current_date(time_zone='local')

DESCRIPTION:
    Returns the current date based on the specified time zone.
 
PARAMETERS:
    time_zone:
        Optional Argument.
        Specifies the time zone to use for retrieving the current date.
        Permitted Values:
            - "local": Uses the local time zone.
            - Any valid time zone string.
        Default Value: "local"
        Types: str
 
RETURNS:
    ColumnExpression.
 
RAISES:
    None
 
EXAMPLES:
    # Example 1: Add a new column to the DataFrame that contains the
    #            current date as its value. Consider system specified
    #            timezone as timezone.
    >>> from teradataml.dataframe.functions import current_date
    >>> load_example_data('dataframe', 'sales')
    >>> df = DataFrame("sales")
    >>> df.assign(current_date=current_date())
        accounts        Feb    Jan    Mar    Apr      datetime    current_date
        Alpha Co      210.0  200.0    215    250    04/01/2017        25/05/27
        Blue Inc       90.0     50     95    101    04/01/2017        25/05/27
       Jones LLC      200.0    150    140    180    04/01/2017        25/05/27
      Orange Inc      210.0   None   None    250    04/01/2017        25/05/27
      Yellow Inc       90.0   None   None   None    04/01/2017        25/05/27
         Red Inc      200.0    150    140   None    04/01/2017        25/05/27
 
    # Example 2: Add a new column to the DataFrame that contains the
    #            current date in a specific time zone as its value.
    >>> from teradataml.dataframe.functions import current_date
    >>> load_example_data('dataframe', 'sales')
    >>> df = DataFrame("sales")
    >>> df.assign(current_date=current_date("GMT"))
        accounts        Feb    Jan    Mar    Apr      datetime    current_date
        Alpha Co      210.0  200.0    215    250    04/01/2017        25/05/27
        Blue Inc       90.0     50     95    101    04/01/2017        25/05/27
       Jones LLC      200.0    150    140    180    04/01/2017        25/05/27
      Orange Inc      210.0   None   None    250    04/01/2017        25/05/27
      Yellow Inc       90.0   None   None   None    04/01/2017        25/05/27
         Red Inc      200.0    150    140   None    04/01/2017        25/05/27