トップ / 集約・構造変換

count

行数を数える。

df.count()

ldf.select(pl.len()).collect()

挙動・設計の違い

Snowparkのcount()はアクションで、呼んだ瞬間にSELECT COUNT(*) FROM ...が発行されて整数値が返る（遅延評価の対象外）。Polarsのpl.len()は他の式と同じように遅延評価される式で、selectに載せてcollect()するまで実際には数えない。

移行時の落とし穴

Snowparkのcount()は他の変換メソッドと違って即座に実行される（アクションである）点を見落としやすい。チェーンの途中にcount()を挟むと、そこで一旦ウェアハウスへのクエリが発行されてしまう（料金構造のページも参照）。

集約・構造変換の他のメソッド

• group_by / groupBy ── 指定した列の値でグループ化する。集約する前段階として使う。
• agg ── group_byで作ったグループごとに、集約の計算をまとめて指定する。
• sum ── 列の値を合計する。
• avg / mean ── 列の値の平均を求める。
• min ── 列の最小値を求める。
• max ── 列の最大値を求める。
• pivot ── 行の値を列に展開する（縦持ちから横持ちへ）。
• unpivot ── pivotの逆。複数列を1つの列にまとめる（横持ちから縦持ちへ）。

出典・検証情報

• Snowpark 公式リファレンス（count）
• Polars 公式リファレンス（count）

Polars 1.43.2 で実行確認 / Snowpark Python SDK 1.54.0 で静的検証（2026-08-22）