teradataml.dataframe.sql.DataFrameColumn.array_avg = array_avg(self, lower_bound=None, upper_bound=None)

DESCRIPTION:
    Compute the average of all elements in the array.
 
PARAMETERS:
    lower_bound:
        Optional Argument.
        Specifies the starting index for average calculation (inclusive).
        Note:
            * If specified, both "lower_bound" and "upper_bound" arguments must be provided.
        Types: int
 
    upper_bound:
        Optional Argument.
        Specifies the ending index for average calculation (inclusive).
        Note:
            * If specified, both "lower_bound" and "upper_bound" arguments must be provided.
        Types: int
 
RETURNS:
    ColumnExpression
 
EXAMPLES:
    >>> from teradataml import *
    >>> load_example_data("array", "array_table")
 
    # Create a DataFrame on 'array_table'.
    >>> df = DataFrame("array_table")
    >>> df
                     arr1                   arr2                        arr3
    id                                                                      
    1    (10,20,30,40,50)     (23,200,215,40,21)  ('ab','bc','cd','ab','ef')
    4   (180,28,38,48,58)  (30,NULL,NULL,250,27)  ('mn','no',NULL,'op','pq')
    2   (150,25,35,45,55)       (28,50,95,90,26)  ('xy','yz','za','ab','xy')
    6   (16,261,36,46,56)     (29,170,160,46,25)  ('uv','xy','ab','xy','yz')
    3   (12,22,320,42,52)     (25,22,140,200,23)  ('pq','ab','ab','st','tu')
    5    (14,24,34,44,54)  (26,NULL,NULL,180,24)  ('ij','jk',NULL,'kl','lm')
 
    # Example 1: Calculate average of all elements in array column 'arr1'.
    >>> res = df.assign(avg_res = df.arr1.array_avg())
    >>> res
                     arr1                   arr2                        arr3  avg_res
    id                                                                              
    1    (10,20,30,40,50)     (23,200,215,40,21)  ('ab','bc','cd','ab','ef')     30.0
    4   (180,28,38,48,58)  (30,NULL,NULL,250,27)  ('mn','no',NULL,'op','pq')     70.4
    2   (150,25,35,45,55)       (28,50,95,90,26)  ('xy','yz','za','ab','xy')     62.0
    6   (16,261,36,46,56)     (29,170,160,46,25)  ('uv','xy','ab','xy','yz')     83.0
    3   (12,22,320,42,52)     (25,22,140,200,23)  ('pq','ab','ab','st','tu')     89.6
    5    (14,24,34,44,54)  (26,NULL,NULL,180,24)  ('ij','jk',NULL,'kl','ab')     34.0
 
    # Example 2: Calculate average of elements in array column 'arr1' from first position
    #            to third position.
    >>> res = df.assign(avg_res = df.arr1.array_avg(lower_bound=1, upper_bound=3))
    >>> res
                     arr1                   arr2                        arr3     avg_res
    id                                                                                  
    1    (10,20,30,40,50)     (23,200,215,40,21)  ('ab','bc','cd','ab','ef')   20.000000
    4   (180,28,38,48,58)  (30,NULL,NULL,250,27)  ('mn','no',NULL,'op','pq')   82.000000
    2   (150,25,35,45,55)       (28,50,95,90,26)  ('xy','yz','za','ab','xy')   70.000000
    6   (16,261,36,46,56)     (29,170,160,46,25)  ('uv','xy','ab','xy','yz')  104.333333
    3   (12,22,320,42,52)     (25,22,140,200,23)  ('pq','ab','ab','st','tu')  118.000000
    5    (14,24,34,44,54)  (26,NULL,NULL,180,24)  ('ij','jk',NULL,'kl','ab')   24.000000