Teradata Package for Python Function Reference - concat - 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
 
 
concat

 
Functions
       
concat(column_expression1, column_expression2, column_expression_n)
DESCRIPTION:
    Function returns a string formed by concatenating the arguments in a
    left-to-right direction.
 
PARAMETERS:
    column_expression1:
        Required Argument.
        Specifies a ColumnExpression of a byte, numeric, or string column or a literal.
        Format of a ColumnExpression of a string column: '<dataframe>.<dataframe_column>.expression'.
 
    column_expression2:
        Required Argument.
        Specifies a ColumnExpression of a byte, numeric, or string column or a literal.
        Format of a ColumnExpression of a string column: '<dataframe>.<dataframe_column>.expression'.
 
    column_expression_n:
        Optional Arguments.
        Specifies multiple ColumnExpressions of a byte, numeric, or string column or literal
        that can be used for concatenation.
        Format of a ColumnExpression of a string column: '<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
    >>>
 
    # Import func from sqlalchemy to execute concat function.
    >>> from sqlalchemy import func
 
    # Example 1: Concatenate strings from "stats" and "programming" columns.
    # Create a sqlalchemy Function object.
    >>> concat_func_ = func.concat(admissions_train.stats.expression, admissions_train.programming.expression)
    >>>
 
    # Pass the Function object as input to DataFrame.assign().
    >>> df = admissions_train.assign(concat_gpa_=concat_func_)
    >>> print(df)
       masters   gpa     stats programming  admitted       concat_gpa_
    id
    15     yes  4.00  Advanced    Advanced         1  AdvancedAdvanced
    7      yes  2.33    Novice      Novice         1      NoviceNovice
    22     yes  3.46    Novice    Beginner         0    NoviceBeginner
    17      no  3.83  Advanced    Advanced         1  AdvancedAdvanced
    13      no  4.00  Advanced      Novice         1    AdvancedNovice
    38     yes  2.65  Advanced    Beginner         1  AdvancedBeginner
    26     yes  3.57  Advanced    Advanced         1  AdvancedAdvanced
    5       no  3.44    Novice      Novice         0      NoviceNovice
    34     yes  3.85  Advanced    Beginner         0  AdvancedBeginner
    40     yes  3.95    Novice    Beginner         0    NoviceBeginner
    >>>
 
    # Example 2: Concatenate strings from "programming" columns and numeric value from "gpa" column
    #             with sevaral literal values.
    # Create a sqlalchemy Function object.
    >>> concat_func_ = func.concat("Student with  id: ", admissions_train.id.expression, " has gpa: ", admissions_train.gpa.expression, " and '", admissions_train.programming.expression, "' programming skills.")
    >>>
 
    # Pass the Function object as input to DataFrame.assign().
    >>> df = admissions_train.assign(concat_string_=concat_func_)
    >>> df = admissions_train.assign(concat_string_=concat_func_)
    >>> print(df)
       masters   gpa     stats programming  admitted                                                                                    concat_string_
    id
    22     yes  3.46    Novice    Beginner         0  Student with  id:          22 has gpa:  3.46000000000000E 000 and 'Beginner' programming skills.
    26     yes  3.57  Advanced    Advanced         1  Student with  id:          26 has gpa:  3.57000000000000E 000 and 'Advanced' programming skills.
    5       no  3.44    Novice      Novice         0    Student with  id:           5 has gpa:  3.44000000000000E 000 and 'Novice' programming skills.
    17      no  3.83  Advanced    Advanced         1  Student with  id:          17 has gpa:  3.83000000000000E 000 and 'Advanced' programming skills.
    13      no  4.00  Advanced      Novice         1    Student with  id:          13 has gpa:  4.00000000000000E 000 and 'Novice' programming skills.
    19     yes  1.98  Advanced    Advanced         0  Student with  id:          19 has gpa:  1.98000000000000E 000 and 'Advanced' programming skills.
    36      no  3.00  Advanced      Novice         0    Student with  id:          36 has gpa:  3.00000000000000E 000 and 'Novice' programming skills.
    15     yes  4.00  Advanced    Advanced         1  Student with  id:          15 has gpa:  4.00000000000000E 000 and 'Advanced' programming skills.
    34     yes  3.85  Advanced    Beginner         0  Student with  id:          34 has gpa:  3.85000000000000E 000 and 'Beginner' programming skills.
    38     yes  2.65  Advanced    Beginner         1  Student with  id:          38 has gpa:  2.65000000000000E 000 and 'Beginner' programming skills.
    >>>