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drop

指定した列を取り除く。select の逆で、残す列でなく捨てる列を書く。

df.drop("col_a", "col_b")

ldf.drop("col_a", "col_b")

挙動・設計の違い

Snowparkは指定列を除いた残りの列を明示的に列挙するSQLへ変換する。Polarsは論理プラン上でスキーマから対象列を即座に取り除くだけで、SQLのような列挙は発生しない。

移行時の落とし穴

存在しない列名を渡したときの挙動が違う。Snowparkは SnowparkSQLException で例外になるが、Polarsはバージョンによって警告のみで処理を続けることがある（明示的に確認せず流用すると気づかず列が残る）。

射影・選択の他のメソッド

• select ── 列を選んで取り出す。両方とも遅延評価で、実際のクエリは後段のアクションまで発行されない。
• with_column / with_columns ── 既存の列はそのままに、新しい列を1つ（または複数）追加する。
• with_column_renamed / rename ── 列名を変更する。
• col ── 列を式として参照する。以降のメソッドチェーンの起点になる、両APIで最も頻出する関数。
• lit ── 定数値を式として埋め込む。
• alias ── 式の出力列に名前をつける。
• columns / collect_schema().names() ── 現在の列名の一覧を取得する。
• schema / collect_schema() ── 列名と型の一覧（スキーマ）を取得する。

出典・検証情報

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

Polars 1.43.2 で実行確認 / Snowpark Python SDK 1.54.0 で静的検証（2026-08-20）