Teradata Package for Python Function Reference - min - 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

Product
Teradata Package for Python
Release Number
17.00
Published
November 2021
Language
English (United States)
Last Update
2021-11-19
lifecycle
previous
Product Category
Teradata Vantage
 
 
min

 
Functions
       
min(value_expression)
DESCRIPTION:
    Function returns a column value that is the minimum value for value_expression.
 
PARAMETERS:
    value_expression:
        Required Argument.
        Specifies a ColumnExpression of a column for which the minimum value 
        is to be computed.
        Format for the argument: '<dataframe>.<dataframe_column>.expression'.
 
NOTE:
    Function accepts positional arguments only.
 
EXAMPLES:
    # Load the data to run the example.
    >>> load_example_data("dataframe", "admissions_train")
    >>>
 
    # Create a DataFrame on 'admissions_train' table.
    >>> admissions_train = DataFrame("admissions_train")
    >>> admissions_train
       masters   gpa     stats programming  admitted
    id
    22     yes  3.46    Novice    Beginner         0
    36      no  3.00  Advanced      Novice         0
    15     yes  4.00  Advanced    Advanced         1
    38     yes  2.65  Advanced    Beginner         1
    5       no  3.44    Novice      Novice         0
    17      no  3.83  Advanced    Advanced         1
    34     yes  3.85  Advanced    Beginner         0
    13      no  4.00  Advanced      Novice         1
    26     yes  3.57  Advanced    Advanced         1
    19     yes  1.98  Advanced    Advanced         0
    >>>
 
    # Example 1: Calculate the minimum value for the "gpa" column.
    # Import func from sqlalchemy to execute min function.
    >>> from sqlalchemy import func
 
    # Create a sqlalchemy Function object.
    >>> min_func_ = func.min(admissions_train.gpa.expression)
    >>>
 
    # Pass the Function object as input to DataFrame.assign().
    >>> df = admissions_train.assign(True, min_gpa_=min_func_)
    >>> print(df)
       min_gpa_
    0      1.87
    >>>
 
    # Example 2: Calculate the minimum "gpa" for each level of programming.
    # Note:
    #   When assign() is run after DataFrame.groupby(), the function ignores
    #   the "drop_columns" argument.
    >>> admissions_train.groupby("programming").assign(min_gpa_=func.min(admissions_train.gpa.expression))
      programming  min_gpa_
    0    Beginner      2.65
    1    Advanced      1.98
    2      Novice      1.87
    >>>