Teradata Package for Python Function Reference - regr_intercept - 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
 
 
regr_intercept

 
Functions
       
regr_intercept(dependent_variable_expression, independent_variable_expression)
DESCRIPTION:
    Function returns the intercept of the univariate linear regression line through 
    all non-null data pairs of the dependent and independent variable arguments.
    
    The intercept is the point at which the regression line through the non-null
    data pairs in the sample intersects the ordinate, or y-axis, of the graph.
    The plot of the linear regression on the variables is used to predict the behavior
    of the dependent variable from the change in the independent variable.
    There can be a strong nonlinear relationship between independent and dependent
    variables, and the computation of the simple linear regression between such variable
    pairs does not reflect such a relationship.
 
PARAMETERS:
    dependent_variable_expression:
        Required Argument.
        Specifies a ColumnExpression of a column or a literal representing a
        dependent variable for the regression.
        A dependent variable is something that is measured in response to a treatment.
        Format for the argument: '<dataframe>.<dataframe_column>.expression'.
 
    independent_variable_expression:
        Required Argument.
        Specifies a ColumnExpression of a column or a literal representing an
        independent variable for the regression.
        An independent variable is a treatment: something that is varied under 
        your control to test the behavior of another variable.
        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 intercept of the "gpa" column (independent variable) with
    #            "admitted" column (dependent variable).
    # Import func from sqlalchemy to execute regr_intercept function.
    >>> from sqlalchemy import func
 
    # Create a sqlalchemy Function object.
    >>> regr_intercept_func_ = func.regr_intercept(admissions_train.admitted.expression, admissions_train.gpa.expression)
    >>>
 
    # Pass the Function object as input to DataFrame.assign().
    >>> df = admissions_train.assign(True, regr_intercept_=regr_intercept_func_)
    >>> print(df)
       regr_intercept_
    0         0.724144
    >>>
 
    # Example 2: Calculate the intercept of the "gpa" column (independent variable) with
    #            "admitted" column (dependent variable) 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(regr_intercept_=regr_intercept_func_)
      programming  regr_intercept_
    0    Beginner         2.566361
    1    Advanced        -0.626557
    2      Novice         1.000091
    >>>