UnivariateStatistics

Functions
		UnivariateStatistics(newdata=None, target_columns=None, stats='ALL', centiles=[1, 5, 10, 25, 50, 75, 90, 95, 99], trim_percentile=20, **generic_arguments) DESCRIPTION:     UnivariateStatistics() function displays descriptive statistics for each specified numeric input DataFrame column.   PARAMETERS:     newdata:         Required Argument.         Specifies the input teradataml DataFrame.         Types: teradataml DataFrame       target_columns:         Required Argument.         Specifies the name(s) of the column(s) in "data" for which univariate         statistics need to be displayed.         Types: str OR list of Strings (str)       stats:         Optional Argument.         Specifies the statistics to calculate.         Permitted Values:             * SUM             * COUNT or CNT             * MAXIMUM or MAX             * MINIMUM or MIN             * MEAN             * UNCORRECTED SUM OF SQUARES or USS             * NULL COUNT or NLC             * POSITIVE VALUES COUNT or PVC             * NEGATIVE VALUES COUNT or NVC             * ZERO VALUES COUNT or ZVC             * TOP5 or TOP             * BOTTOM5 or BTM             * RANGE or RNG             * GEOMETRIC MEAN or GM             * HARMONIC MEAN or HM             * VARIANCE or VAR             * STANDARD DEVIATION or STD             * STANDARD ERROR or SE             * SKEWNESS or SKW             * KURTOSIS or KUR             * COEFFICIENT OF VARIATION or CV             * CORRECTED SUM OF SQUARES or CSS             * MODE             * MEDIAN or MED             * UNIQUE ENTITY COUNT or UEC             * INTERQUARTILE RANGE or IQR             * TRIMMED MEAN or TM             * PERCENTILES or PRC             * ALL         Default Value: 'ALL'         Types: str OR list of Strings (str)       centiles:         Optional Argument.         Specifies the percentile to calculate.         The function ignores Centiles unless Stats specifies PERCENTILES, PRC, or ALL.         Default Value: [1, 5, 10, 25, 50, 75, 90, 95, 99]         Types: int or list of int       trim_percentile:         Optional Argument.         Specifies the trimmed lower percentile.         Default Value: 20         Types: int       **generic_arguments:         Specifies the generic keyword arguments SQLE functions accept.         Below are the generic keyword arguments:             persist:                 Optional Argument.                 Specifies whether to persist the results of the function in table or not.                 When set to True, results are persisted in table; otherwise, results                 are garbage collected at the end of the session.                 Default Value: False                 Types: boolean               volatile:                 Optional Argument.                 Specifies whether to put the results of the function in volatile table or not.                 When set to True, results are stored in volatile table, otherwise not.                 Default Value: False                 Types: boolean           Function allows the user to partition, hash, order or local order the input         data. These generic arguments are available for each argument that accepts         teradataml DataFrame as input and can be accessed as:             * "<input_data_arg_name>_partition_column" accepts str or list of str (Strings)             * "<input_data_arg_name>_hash_column" accepts str or list of str (Strings)             * "<input_data_arg_name>_order_column" accepts str or list of str (Strings)             * "local_order_<input_data_arg_name>" accepts boolean         Note:             These generic arguments are supported by teradataml if the underlying SQLE Engine             function supports, else an exception is raised.   RETURNS:     Instance of UnivariateStatistics.     Output teradataml DataFrames can be accessed using attribute     references, such as UnivariateStatisticsObj.<attribute_name>.     Output teradataml DataFrame attribute name is:         result   RAISES:     TeradataMlException, TypeError, ValueError   EXAMPLES:     # Notes:     #    1. Get the connection to Vantage, before importing the function in user space.     #    2. User can import the function, if it is available on the Vantage user is connected to.     #    3. To check the list of analytic functions available on the Vantage user connected to,     #       use "display_analytic_functions()"       # Load the example data.     load_example_data("teradataml", ["titanic"])       # Create teradataml DataFrame object.     titanic_data = DataFrame.from_table("titanic")       # Check the list of available analytic functions.     display_analytic_functions()       # Import function UnivariateStatistics.     from teradataml import UnivariateStatistics       # Example 1: Display descriptive statistics of input DataFrame     #            column "fare" by partitioning "sex" and "age".     obj = UnivariateStatistics(newdata=titanic_data,                                target_columns='fare',                                partition_columns=['sex', 'age'],                                stats='ALL',                                centiles=[1, 5, 10, 25, 50, 75, 90, 95, 99],                                trim_percentile=20)       # Print the result DataFrame.     print(obj.result)