teradataml.dataframe.sql.DataFrameColumn.array_concat = array_concat(self, other, lower_bound=None, upper_bound=None)

DESCRIPTION:
   Concatenate two arrays into a single array.
 
PARAMETERS:
    other:
        Required Argument.
        Specifies the array to be concatenated.
        Types: ColumnExpression
 
    lower_bound:
        Optional Argument.
        Specifies the starting index for concatenation (inclusive).
        Note:
            * If specified, both "lower_bound" and "upper_bound" arguments must be provided.
        Types: int
 
    upper_bound:
        Optional Argument.
        Specifies the ending index for concatenation (inclusive).
        Note:
            * If specified, both "lower_bound" and "upper_bound" arguments must be provided.
        Types: int
 
RETURNS:
    ColumnExpression
 
EXAMPLES:
    >>> from teradataml import *
    >>> load_example_data("array", "array_table")
 
    # Create a DataFrame on 'array_table'.
    >>> df = DataFrame("array_table")
    >>> df
                     arr1                   arr2                        arr3
    id                                                                      
    1    (10,20,30,40,50)     (23,200,215,40,21)  ('ab','bc','cd','ab','ef')
    4   (180,28,38,48,58)  (30,NULL,NULL,250,27)  ('mn','no',NULL,'op','pq')
    2   (150,25,35,45,55)       (28,50,95,90,26)  ('xy','yz','za','ab','xy')
    6   (16,261,36,46,56)     (29,170,160,46,25)  ('uv','xy','ab','xy','yz')
    3   (12,22,320,42,52)     (25,22,140,200,23)  ('pq','ab','ab','st','tu')
    5    (14,24,34,44,54)  (26,NULL,NULL,180,24)  ('ij','jk',NULL,'kl','lm')
 
    # Example 1: Concatenate array columns 'arr1' and 'arr2'.
    >>> res = df.assign(concat_res = df.arr1.array_concat(df.arr2))
    >>> res
                     arr1                   arr2                        arr3                             concat_res
    id                                                                                                             
    1    (10,20,30,40,50)     (23,200,215,40,21)  ('ab','bc','cd','ab','ef')      (10,20,30,40,50,23,200,215,40,21)
    4   (180,28,38,48,58)  (30,NULL,NULL,250,27)  ('mn','no',NULL,'op','pq')  (180,28,38,48,58,30,NULL,NULL,250,27)
    2   (150,25,35,45,55)       (28,50,95,90,26)  ('xy','yz','za','ab','xy')       (150,25,35,45,55,28,50,95,90,26)
    6   (16,261,36,46,56)     (29,170,160,46,25)  ('uv','xy','ab','xy','yz')     (16,261,36,46,56,29,170,160,46,25)
    3   (12,22,320,42,52)     (25,22,140,200,23)  ('pq','ab','ab','st','tu')     (12,22,320,42,52,25,22,140,200,23)
    5    (14,24,34,44,54)  (26,NULL,NULL,180,24)  ('ij','jk',NULL,'kl','lm')   (14,24,34,44,54,26,NULL,NULL,180,24)
    
    # Example 2: Concatenate array columns 'arr1' and 'arr2' with specified bounds (second to third elements).
    >>> res = df.assign(concat_res = df.arr1.array_concat(df.arr2, lower_bound=2, upper_bound=3))
    >>> res
                     arr1                   arr2                        arr3         concat_res
    id                                                                                         
    1    (10,20,30,40,50)     (23,200,215,40,21)  ('ab','bc','cd','ab','ef')    (20,30,200,215)
    4   (180,28,38,48,58)  (30,NULL,NULL,250,27)  ('mn','no',NULL,'op','pq')  (28,38,NULL,NULL)
    2   (150,25,35,45,55)       (28,50,95,90,26)  ('xy','yz','za','ab','xy')      (25,35,50,95)
    6   (16,261,36,46,56)     (29,170,160,46,25)  ('uv','xy','ab','xy','yz')   (261,36,170,160)
    3   (12,22,320,42,52)     (25,22,140,200,23)  ('pq','ab','ab','st','tu')    (22,320,22,140)
    5    (14,24,34,44,54)  (26,NULL,NULL,180,24)  ('ij','jk',NULL,'kl','lm')  (24,34,NULL,NULL)