Teradata Package for Python Function Reference - 17.00 - exp - Teradata Package for Python

Teradata® Package for Python Function Reference

Product
Teradata Package for Python
Release Number
17.00
Release Date
April 2021
Content Type
Programming Reference
Publication ID
B700-4008-070K
Language
English (United States)
 
 
exp

 
Functions
       
exp(column_expression)
DESCRIPTION:
    Function raises e (the base of natural logarithms) to the power of the argument, where e = 2.71828182845905.
 
PARAMETERS:
    column_expression:
        Required Argument.
        Specifies a ColumnExpression containing numeric values.
        Format for the argument: '<dataframe>.<dataframe_column>.expression'.
 
        Notes:
            1. If the type of the column/argument is not FLOAT, column values are converted to FLOAT
               based on implicit type conversion rules. If an argument cannot be converted, an
               error is reported. For more information on implicit type conversion,
               see Teradata Vantage™ Data Types and Literals, B035-1143.
            2. Unsupported column types:
                a. BYTE or VARBYTE
                b. LOBs (BLOB or CLOB)
                c. CHARACTER or VARCHAR if the server character set is GRAPHIC
 
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 radians() function.
    >>> from sqlalchemy import func
 
    # Create a sqlalchemy Function object.
    >>> exp_func_ = func.exp(admissions_train.admitted.expression)
    >>>
 
    # Pass the Function object as input to DataFrame.assign().
    >>> df = admissions_train.assign(exp_admitted_func_ = exp_func_)
    >>> print(df)
       masters   gpa     stats programming  admitted  exp_admitted_func_
    id
    15     yes  4.00  Advanced    Advanced         1            2.718282
    7      yes  2.33    Novice      Novice         1            2.718282
    22     yes  3.46    Novice    Beginner         0            1.000000
    17      no  3.83  Advanced    Advanced         1            2.718282
    13      no  4.00  Advanced      Novice         1            2.718282
    38     yes  2.65  Advanced    Beginner         1            2.718282
    26     yes  3.57  Advanced    Advanced         1            2.718282
    5       no  3.44    Novice      Novice         0            1.000000
    34     yes  3.85  Advanced    Beginner         0            1.000000
    40     yes  3.95    Novice    Beginner         0            1.000000
    >>>