Teradata Package for Python Function Reference - 17.00 - ceil - 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)
 
 
ceil

 
Functions
       
ceil(column_expression)
DESCRIPTION:
    Function returns the smallest integer value that is not less than the input argument.
 
PARAMETERS:
    column_expression:
        Required Argument.
        Specifies a ColumnExpression of a numeric column on which ceil() is requested.
        Format for the argument: '<dataframe>.<dataframe_column>.expression'.
 
NOTE:
    Function accepts positional arguments only.
 
ALTERNATE NAME:
    ceiling
 
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 ceil value for the "gpa" column with help of SQLAlchemy.
    # Import func from sqlalchemy to execute ceil() function.
    >>> from sqlalchemy import func
 
    # Create a sqlalchemy Function object.
    >>> ceil_func_ = func.ceil(admissions_train.gpa.expression)
    >>>
 
    # Pass the Function object as input to DataFrame.assign().
    >>> df = admissions_train.assign(ceil_gpa_ = ceil_func_)
    >>> print(df)
       masters   gpa     stats programming  admitted  ceil_gpa_
    id
    13      no  4.00  Advanced      Novice         1        4.0
    36      no  3.00  Advanced      Novice         0        3.0
    15     yes  4.00  Advanced    Advanced         1        4.0
    40     yes  3.95    Novice    Beginner         0        4.0
    22     yes  3.46    Novice    Beginner         0        4.0
    38     yes  2.65  Advanced    Beginner         1        3.0
    26     yes  3.57  Advanced    Advanced         1        4.0
    5       no  3.44    Novice      Novice         0        4.0
    7      yes  2.33    Novice      Novice         1        3.0
    19     yes  1.98  Advanced    Advanced         0        2.0
    >>>
 
    # "ceiling" can be used as an alternative function name.
    >>> ceiling_func_ = func.ceiling(admissions_train.gpa.expression)
    >>>
 
    # Pass the Function object as input to DataFrame.assign().
    >>> df = admissions_train.assign(ceiling_gpa_ = ceiling_func_)
    >>> print(df)
       masters   gpa     stats programming  admitted  ceiling_gpa_
    id
    13      no  4.00  Advanced      Novice         1        4.0
    36      no  3.00  Advanced      Novice         0        3.0
    15     yes  4.00  Advanced    Advanced         1        4.0
    40     yes  3.95    Novice    Beginner         0        4.0
    22     yes  3.46    Novice    Beginner         0        4.0
    38     yes  2.65  Advanced    Beginner         1        3.0
    26     yes  3.57  Advanced    Advanced         1        4.0
    5       no  3.44    Novice      Novice         0        4.0
    7      yes  2.33    Novice      Novice         1        3.0
    19     yes  1.98  Advanced    Advanced         0        2.0
    >>>