トップ / 式評価・文字列・型変換

current_date / current_timestamp

現在の日付・日時を取得する。

SNOWPARK 静的検証のみ

df.with_column("today", current_date())

POLARS 実行確認済み

import datetime
df.with_columns(pl.lit(datetime.date.today()).alias("today"))

挙動・設計の違い

「いつ評価されるか」という設計思想そのものが違う。Snowparkのcurrent_date()はSQLのCURRENT_DATEに変換され、クエリがSnowflakeサーバー上で実行された瞬間の日付になる（DataFrameを組み立てた時点ではなく、collect()等でアクションが起きた時点）。Polarsには「サーバー側で評価される現在時刻」という概念自体が無く、Python側でdatetime.date.today()を呼んだその瞬間の値をリテラルとして埋め込む。

移行時の落とし穴

長時間実行されるパイプラインで結果が変わりうる。Snowpark側はcollect()のタイミングまで評価が遅延されるため、DataFrameを組み立ててから実際にアクションを呼ぶまでに日付が変わると（深夜バッチ等）、当初想定した日付と異なる値になることがある。Polars側はコードを実行したPython側の時刻でその場で確定するため、後続の重い処理に時間がかかっても日付は変わらない。

式評価・文字列・型変換の他のメソッド

when / otherwise ── 条件に応じて異なる値を返す（複数分岐の条件式）。
iff ── 条件が真か偽かで2つの値のどちらかを返す（2分岐専用のショートカット）。
is_null / is_not_null ── 値がNULL（欠損）かどうかを判定する。
coalesce ── 複数の列を左から順に見て、最初に見つかったNULLでない値を返す。
cast ── 列の型を別の型に変換する。
substring ── 文字列の一部を指定した位置から切り出す。
concat（文字列連結） ── 複数の列・文字列を1つにつなげる。
upper / lower ── 文字列を大文字・小文字に統一する。
trim / ltrim / rtrim ── 文字列の前後にある空白（または指定した文字）を取り除く。
to_date ── 文字列を日付型に変換する。
date_trunc ── 日付・時刻を指定した単位（月・年など）で切り捨てる。
datediff ── 2つの日付・時刻の差を、指定した単位（日数など）で求める。
dateadd ── 日付・時刻に一定期間を加算（または減算）する。
round ── 数値を指定した桁数で四捨五入する。
regexp_replace ── 正規表現にマッチした部分を別の文字列に置き換える。
split ── 文字列を区切り文字で分割し、配列（リスト）にする。
md5 / sha2 ── 文字列からハッシュ値を計算する（重複検知・疑似的な主キー生成などに使う）。
length ── 文字列の長さ（文字数）を求める。
contains ── 文字列に指定した部分文字列が含まれているかを判定する。
startswith / endswith ── 文字列が指定した文字列で始まる／終わるかを判定する。
replace（文字列の置き換え） ── 文字列中の一致した部分を、別の文字列に置き換える（正規表現ではない単純一致）。
abs / ceil / floor ── 絶対値、切り上げ、切り下げを求める基本的な数値関数。
greatest / least ── 複数の列を横に比較し、行ごとの最大値・最小値を求める。
year / month / dayofmonth ── 日付・時刻から年・月・日の値だけを取り出す。
lpad / rpad ── 文字列の左側・右側を指定した文字で埋め、一定の長さに揃える。
initcap ── 各単語の先頭だけを大文字にし、残りを小文字にする（タイトルケース化）。
array_contains ── 配列の中に指定した値が含まれているかを判定する。
parse_json / object_construct ── 文字列をJSON（半構造化データ）として解釈する／複数の値からJSONオブジェクトを組み立てる。

出典・検証情報

Polars 1.36.1 で実行確認 / Snowpark Python SDK 1.51.1 で静的検証（2026-08-30）