Vcolumn Methods

vDataFrame[].sub¶

In [ ]:

vDataFrame[].sub(x: float)

Substracts the input element to the vcolumn.

Parameters¶

Name	Type	Optional	Description
x	float	❌	If the vcolumn type is date like (date, datetime ...), the parameter 'x' will represent the number of seconds, otherwise it will represent a number.

Returns¶

vDataFrame : self.parent

Example¶

In [90]:

from verticapy.datasets import load_titanic
titanic = load_titanic()
display(titanic["age"])

	123 age Numeric(6,3)
1	2.000
2	30.000
3	25.000
4	39.000
5	71.000
6	47.000
7	[null]
8	24.000
9	36.000
10	25.000
11	45.000
12	42.000
13	41.000
14	48.000
15	[null]
16	45.000
17	[null]
18	33.000
19	28.000
20	17.000
21	49.000
22	36.000
23	46.000
24	[null]
25	27.000
26	[null]
27	47.000
28	37.000
29	[null]
30	70.000
31	39.000
32	31.000
33	50.000
34	39.000
35	36.000
36	[null]
37	30.000
38	19.000
39	64.000
40	[null]
41	[null]
42	37.000
43	47.000
44	24.000
45	71.000
46	38.000
47	46.000
48	[null]
49	45.000
50	40.000
51	55.000
52	42.000
53	[null]
54	55.000
55	42.000
56	[null]
57	50.000
58	46.000
59	50.000
60	32.500
61	58.000
62	41.000
63	[null]
64	[null]
65	29.000
66	30.000
67	30.000
68	19.000
69	46.000
70	54.000
71	28.000
72	65.000
73	44.000
74	55.000
75	47.000
76	37.000
77	58.000
78	64.000
79	65.000
80	28.500
81	[null]
82	45.500
83	23.000
84	29.000
85	18.000
86	47.000
87	38.000
88	22.000
89	[null]
90	31.000
91	[null]
92	36.000
93	55.000
94	33.000
95	61.000
96	50.000
97	56.000
98	56.000
99	24.000
100	[null]

Rows: 1-100 of 1234 | Column: age | Type: numeric(6,3)

In [91]:

titanic["age"].sub(2)

	123 age Numeric(21,3)
1	0.000
2	28.000
3	23.000
4	37.000
5	69.000
6	45.000
7	[null]
8	22.000
9	34.000
10	23.000
11	43.000
12	40.000
13	39.000
14	46.000
15	[null]
16	43.000
17	[null]
18	31.000
19	26.000
20	15.000
21	47.000
22	34.000
23	44.000
24	[null]
25	25.000
26	[null]
27	45.000
28	35.000
29	[null]
30	68.000
31	37.000
32	29.000
33	48.000
34	37.000
35	34.000
36	[null]
37	28.000
38	17.000
39	62.000
40	[null]
41	[null]
42	35.000
43	45.000
44	22.000
45	69.000
46	36.000
47	44.000
48	[null]
49	43.000
50	38.000
51	53.000
52	40.000
53	[null]
54	53.000
55	40.000
56	[null]
57	48.000
58	44.000
59	48.000
60	30.500
61	56.000
62	39.000
63	[null]
64	[null]
65	27.000
66	28.000
67	28.000
68	17.000
69	44.000
70	52.000
71	26.000
72	63.000
73	42.000
74	53.000
75	45.000
76	35.000
77	56.000
78	62.000
79	63.000
80	26.500
81	[null]
82	43.500
83	21.000
84	27.000
85	16.000
86	45.000
87	36.000
88	20.000
89	[null]
90	29.000
91	[null]
92	34.000
93	53.000
94	31.000
95	59.000
96	48.000
97	54.000
98	54.000
99	22.000
100	[null]

Out[91]:

Rows: 1-100 of 1234 | Column: age | Type: numeric(21,3)

See Also¶

vDataFrame[].apply

Applies a function to the input vcolumn.