Teradata Package for Python Function Reference - upper - 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
 
 
upper

 
Functions
       
upper(character_string_expression)
DESCRIPTION:
    Function returns a character string identical to character_string_expression,
    except that all lowercase letters are replaced with their uppercase equivalents.
 
PARAMETERS:
    character_string_expression:
        Required Argument.
        Specifies a ColumnExpression of a string column or a string literal
        to be converted to uppercase.
        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
    >>>
 
    # Example converts strings in "stats" column to uppercase.
    # Import func from sqlalchemy to execute upper function.
    >>> from sqlalchemy import func
 
    # Create a sqlalchemy Function object.
    >>> upper_func_ = func.upper(admissions_train.stats.expression)
    >>>
 
    # Pass the Function object as input to DataFrame.assign().
    >>> df = admissions_train.assign(upper_stats_=upper_func_)
    >>> print(df)
       masters   gpa     stats programming  admitted upper_stats_
    id
    13      no  4.00  Advanced      Novice         1     ADVANCED
    26     yes  3.57  Advanced    Advanced         1     ADVANCED
    5       no  3.44    Novice      Novice         0       NOVICE
    19     yes  1.98  Advanced    Advanced         0     ADVANCED
    15     yes  4.00  Advanced    Advanced         1     ADVANCED
    40     yes  3.95    Novice    Beginner         0       NOVICE
    7      yes  2.33    Novice      Novice         1       NOVICE
    22     yes  3.46    Novice    Beginner         0       NOVICE
    36      no  3.00  Advanced      Novice         0     ADVANCED
    38     yes  2.65  Advanced    Beginner         1     ADVANCED
    >>>