Teradata Package for Python Function Reference on VantageCloud Lake - instr - 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.instr = instr(expression, position=1, occurrence=1)
DESCRIPTION:
    Function searches the string values in column for occurrences of "expression".
 
PARAMETERS:
    expression:
        Required Argument.
        Specifies a ColumnExpression of a string column or a string literal
        that the function searches for in source_string.
        Format of a ColumnExpression of a string column: '<dataframe>.<dataframe_column>'.
        Types: ColumnExpression, str
 
    position:
        Optional Argument.
        Specifies the position as an integer to begin searching at in the string values in column.
        If "position" is not specified, the search starts at the beginning of source_string.
        If "position" is negative, the function counts and searches backwards from the end of
        source_string.
        It cannot have a value of zero.
        Default Value: 1
        Types: int
 
    occurrence:
        Optional Argument.
        Specifies an integer which decides occurrence of search_string to find in source_string.
        If "occurrence" is not specified, the function searches for the first occurrence.
        If "occurrence" is greater than 1, the function searches for additional occurrences
        beginning with the second character in the previous occurrence.
        It cannot be zero or a negative value.
        Default Value: 1
        Types: int
 
RAISES:
    TypeError, ValueError, TeradataMlException
 
RETURNS:
    DataFrameColumn
 
EXAMPLES:
    # Load the data to run 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: Searches for a string 'e' in "programming" column values and pass it
    #            as input to DataFrame.assign().
    >>> res = df.assign(col = df.programming.instr("e"))
    >>> print(res)
       masters   gpa     stats programming  admitted  col
    id
    3       no  3.70    Novice    Beginner         1  2.0
    4      yes  3.50  Beginner      Novice         1  6.0
    2      yes  3.76  Beginner    Beginner         0  2.0
    1      yes  3.95  Beginner    Beginner         0  2.0
 
    # Example 2: Executed instr() function on "programming" column and filtered computed
    #            values which are equal to 6.0.
    >>> print(df[df.programming.instr("e") == 6.0])
       masters  gpa     stats programming  admitted
    id
    4      yes  3.5  Beginner      Novice         1