Teradata Package for Python Function Reference - acosh - 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
 
 
acosh

 
Functions
       
acosh(column_expression)
DESCRIPTION:
    Function computes the inverse hyperbolic cosine value of an argument.
 
PARAMETERS:
    column_expression:
        Required Argument.
        Specifies a ColumnExpression of a numeric column or a numeric constant
        on which acosh() is requested.
        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.
            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
    >>>
 
    # Example calculates inverse hyperbolic cosine value for the "gpa" column with help of SQLAlchemy.
    # Import func from sqlalchemy to execute acosh() function.
    >>> from sqlalchemy import func
 
    # Create a sqlalchemy Function object.
    >>> acosh_func_ = func.acosh(admissions_train.gpa.expression)
    >>>
 
    # Pass the Function object as input to DataFrame.assign().
    >>> df = admissions_train.assign(acosh_gpa_=acosh_func_)
    >>> print(df)
       masters   gpa     stats programming  admitted  acosh_gpa_
    id
    13      no  4.00  Advanced      Novice         1    2.063437
    26     yes  3.57  Advanced    Advanced         1    1.945493
    5       no  3.44    Novice      Novice         0    1.906790
    19     yes  1.98  Advanced    Advanced         0    1.305333
    15     yes  4.00  Advanced    Advanced         1    2.063437
    40     yes  3.95    Novice    Beginner         0    2.050440
    7      yes  2.33    Novice      Novice         1    1.489414
    22     yes  3.46    Novice    Beginner         0    1.912847
    36      no  3.00  Advanced      Novice         0    1.762747
    38     yes  2.65  Advanced    Beginner         1    1.630040
    >>>