Teradata Package for Python Function Reference on VantageCloud Lake - cosh - 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
20.00.00.03
Published
December 2024
ft:locale
en-US
ft:lastEdition
2024-12-19
dita:id
TeradataPython_FxRef_Lake_2000
Product Category
Teradata Vantage
teradataml.dataframe.sql.DataFrameColumn.cosh = cosh(column_expression)
DESCRIPTION:
    Function computes the hyperbolic cosine value of the values in column.
 
NOTES:
    1. If the type of the column is not FLOAT, column values are converted to FLOAT
       based on implicit type conversion rules. If the value cannot be converted, an
       error is reported.
    2. Unsupported column types:
       a. BYTE or VARBYTE
       b. LOBs (BLOB or CLOB)
       c. CHARACTER or VARCHAR if the server character set is GRAPHIC
 
RAISES:
    TypeError, ValueError, TeradataMlException
 
RETURNS:
    DataFrameColumn
 
EXAMPLES:
    # Load the data to execute the example.
    >>> load_example_data("dataframe", "admissions_train")
 
    # Create a DataFrame on 'admissions_train' table.
    >>> df = DataFrame("admissions_train").iloc[:4]
    >>> print(df)
       masters   gpa     stats programming  admitted
    id
    3       no  3.70    Novice    Beginner         1
    4      yes  3.50  Beginner      Novice         1
    2      yes  3.76  Beginner    Beginner         0
    1      yes  3.95  Beginner    Beginner         0
 
    # Example 1: Calculates hyperbolic cos value for the "gpa" column and pass it as
    #            input to DataFrame.assign().
    >>> result = df.assign(col=df.gpa.cosh())
    >>> print(result)
       masters   gpa     stats programming  admitted        col
    id
    3       no  3.70    Novice    Beginner         1  20.236014
    4      yes  3.50  Beginner      Novice         1  16.572825
    2      yes  3.76  Beginner    Beginner         0  21.485855
    1      yes  3.95  Beginner    Beginner         0  25.977311
 
    # Example 2: Filter the rows where hyperbolic cosine of values in "gpa" column
    #            are greater than 21.
    >>> print(df[df.gpa.cosh() > 21])
       masters   gpa     stats programming  admitted
    id
    2      yes  3.76  Beginner    Beginner         0
    1      yes  3.95  Beginner    Beginner         0