teradataml.dataframe.dataframe.DataFrame.get = get(self, key)

DESCRIPTION:
    Retrieve required columns from DataFrame using column name(s) as key.
    Returns a new teradataml DataFrame with requested columns only.
 
PARAMETERS:
 
    key:
        Required Argument.
        Specifies column(s) to retrieve from the teradataml DataFrame.
        Types: str OR List of Strings (str)
 
    teradataml supports the following formats (only) for the "get" method:
 
    1] Single Column String: df.get("col1")
    2] Single Column List: df.get(["col1"])
    3] Multi-Column List: df.get(['col1', 'col2', 'col3'])
    4] Multi-Column List of List: df.get([["col1", "col2", "col3"]])
 
    Note: Multi-Column retrieval of the same column such as df.get(['col1', 'col1']) is not supported.
 
RETURNS:
    teradataml DataFrame
 
RAISES:
    TeradataMlException
 
EXAMPLES:
    >>> load_example_data("dataframe","admissions_train")
    >>> df = DataFrame("admissions_train")
    >>> df.sort('id')
       masters   gpa     stats programming admitted
    id
    1      yes  3.95  Beginner    Beginner        0
    2      yes  3.76  Beginner    Beginner        0
    3       no  3.70    Novice    Beginner        1
    4      yes  3.50  Beginner      Novice        1
    ...
 
    1] Single String Column
    >>> df.get("gpa")
        gpa
    0  3.46
    1  3.52
    2  3.68
    3  3.65
    ...
 
    2] Single Column List
    >>> df.get(["gpa"])
        gpa
    0  3.46
    1  3.52
    2  3.68
    3  3.65
    ...
 
    3] Multi-Column List
    >>> df.get(["programming", "masters", "gpa"])
      programming masters   gpa
    0    Beginner     yes  3.46
    1      Novice      no  3.52
    2    Beginner      no  3.68
    3      Novice      no  3.65
    ...
 
    4] Multi-Column List of List
    >>> df.get([['programming', 'masters', 'gpa']])
      programming masters   gpa
    0    Advanced     yes  4.00
    1    Advanced     yes  3.45
    2    Beginner     yes  3.50
    3    Beginner     yes  4.00
    ...