Teradata Package for Python Function Reference on VantageCloud Lake | 17.20 - ceil - 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
17.20
Published
November 2022
ft:locale
en-US
ft:lastEdition
2024-02-21
dita:id
TeradataPython_FxRef_Lake_1720
Product Category
Teradata Vantage
teradataml.dataframe.sql.DataFrameColumn.ceil = ceil()
DESCRIPTION:
    Function returns the smallest integer value that is not less than the value in the column.
 
ALTERNATE NAME:
    ceiling
 
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: Compute the ceil value for the "gpa" column and pass it
    #            as input to DataFrame.assign().
    >>> res = df.assign(col = df.gpa.ceil())
    >>> print(res)
       masters   gpa     stats programming  admitted  col
    id
    3       no  3.70    Novice    Beginner         1  4.0
    4      yes  3.50  Beginner      Novice         1  4.0
    2      yes  3.76  Beginner    Beginner         0  4.0
    1      yes  3.95  Beginner    Beginner         0  4.0
 
    # Example 2: Executed ceil() function on "gpa" column and filtered computed
    #            values which are equal to 4.0.
    >>> print(df[df.gpa.ceil() == 4.0])
       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