teradataml.dataframe.sql.DataFrameColumn.array_contains = array_contains(self, value)

DESCRIPTION:
    Check if the array contains a specific value or not.
 
PARAMETERS:
    value:
        Required Argument.
        Specifies the value to be matched in the array.
        Types: ColumnExpression OR Python literal
 
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: Check if array column 'arr2' contains the value 200.
    >>> res = df.assign(contains_200 = df.arr2.array_contains(200))
    >>> res
                     arr1                   arr2                        arr3  contains_200
    id                                                                                   
    1    (10,20,30,40,50)     (23,200,215,40,21)  ('ab','bc','cd','ab','ef')             1
    4   (180,28,38,48,58)  (30,NULL,NULL,250,27)  ('mn','no',NULL,'op','pq')             0
    2   (150,25,35,45,55)       (28,50,95,90,26)  ('xy','yz','za','ab','xy')             0
    6   (16,261,36,46,56)     (29,170,160,46,25)  ('uv','xy','ab','xy','yz')             0
    3   (12,22,320,42,52)     (25,22,140,200,23)  ('pq','ab','ab','st','tu')             1
    5    (14,24,34,44,54)  (26,NULL,NULL,180,24)  ('ij','jk',NULL,'kl','lm')             0
 
    # Example 2: Check if array column 'arr3' contains value present in column 'col'.
    >>> sdf = df.assign(col = "ab")
    >>> res = sdf.assign(contains_col = sdf.arr3.array_contains(sdf.col))
    >>> res
                     arr1                   arr2                        arr3 col  contains_col
    id                                                                                        
    1    (10,20,30,40,50)     (23,200,215,40,21)  ('ab','bc','cd','ab','ef')  ab             1
    4   (180,28,38,48,58)  (30,NULL,NULL,250,27)  ('mn','no',NULL,'op','pq')  ab             0
    2   (150,25,35,45,55)       (28,50,95,90,26)  ('xy','yz','za','ab','xy')  ab             1
    6   (16,261,36,46,56)     (29,170,160,46,25)  ('uv','xy','ab','xy','yz')  ab             1
    3   (12,22,320,42,52)     (25,22,140,200,23)  ('pq','ab','ab','st','tu')  ab             1
    5    (14,24,34,44,54)  (26,NULL,NULL,180,24)  ('ij','jk',NULL,'kl','lm')  ab             0