「Snowpark 実践ガイド」は、Snowflake の Snowpark Python を実務で使うための情報を2種類にまとめたサイトです。1つは、アーキテクチャ・Apache Sparkとの違い・Polarsとの違い（総論）・UDF/UDTF/ストアドプロシージャの使い分け・料金構造・Snowpark ML といった基礎知識。もう1つは、Snowpark の DataFrame/Column API を Polars の LazyFrame/Expression API と並べて見比べられる逆引きリファレンスです。
Polars で書き慣れた処理を Snowpark でどう書くか、あるいはその逆を、検索して1操作=1ページですぐ確認できることを目指すと同時に、コードの書き方だけでは分からない「なぜそうなるか」「どこにコストがかかるか」を基礎知識のページで解説しています。
Snowpark を業務で使い始めた、または使うことを検討しているデータエンジニア・アナリストを想定しています。基礎知識のページは Snowpark を初めて触る段階でも読めるようにしていますが、Python や SQL の基本的な知識は前提にしています。DataFrame/Column API の逆引きリファレンスは、すでに Polars か Snowpark のどちらかに慣れていて、もう一方への移行やAPIの対応関係を調べる用途を想定しています。
現在、関数リファレンスは96メソッドを収録しています。Snowpark Python SDK（1.54.0）の公開API面をinspectで実測したところ、DataFrame・Column・Window・functionsモジュールなど主要なクラス・モジュールの公開メンバーを単純合計すると約1116件になります。96件はこの全体を網羅したものではなく、DataFrame操作の中核にあたる実務頻出セットです。
収録しているのは、DataFrameの変換・集約・結合・並べ替え・式評価・ウィンドウ関数・実行という、Snowparkコードを書くときに中心となる操作です。Sessionの接続・認証設定、Table固有のDDL操作、UDF/UDTF/ストアドプロシージャの登録APIの詳細（登録の仕組み自体は基礎知識で解説しています）は、現時点では対象外です。
収録メソッドは今後も増やしていく方針です。「1116件すべてを解説している」という意味ではないことをご了承のうえご利用ください。
このサイトのコード例は次の方法で確認しています。
inspect.signature() や hasattr() を使い、メソッド名・引数の実在を静的に確認しています。実行結果そのものではなく、コードとして成立することの確認である点に注意してください。