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explain

その時点までの変換が、実際にどう実行される予定かを表示します。

df.explain()

print(ldf.explain())

挙動・設計の違い

Snowparkのexplain()はSnowflakeから返された実行計画（クエリプラン）を標準出力へ表示します。Polarsのexplain()は、Polars自身の最適化器が組み立てた物理的な実行計画（述語プッシュダウンやスキャンの順序など）を文字列として返します。実行して確認したところ、フィルタ条件がどの段階でプランに組み込まれるかを両方とも確認できます。

移行時の落とし穴

Snowparkのexplain()はNoneを返し内容を直接標準出力へ表示するのに対し、Polarsのexplain()は文字列を返します（自分でprint()する必要があります）。Snowparkのコードをそのままprint(df.explain())と書くとNoneが表示されてしまいます。

実行・アクション・IOの他のメソッド

• collect ── それまで積み上げた変換を実際に評価し、結果を手元に取得します。最も基本的なアクション。
• show ── 結果の先頭数行を、確認用に画面へ表示します。
• first ── 先頭の1行だけを取得します。
• take ── 指定した件数の行を取得します。
• to_pandas ── 結果をpandas DataFrameに変換します。
• to_local_iterator ── 結果を全件メモリに載せず、1行（またはチャンク）ずつ順番に処理します。
• cache_result ── それまでの計算結果を1度だけ確定させ、以降はその結果を使い回します。
• createOrReplaceView（create_or_replace_view） ── 今のDataFrameの定義を、他のSQLセッションからも参照できるビューとして登録します。
• createOrReplaceTempView（create_or_replace_temp_view） ── 今のセッション限定で有効な、一時的なビューを作ります。
• write.save_as_table ── 結果をテーブル（またはファイル）として書き出します。

出典・検証情報

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

Polars 1.43.2 で実行確認 / Snowpark Python SDK 1.54.0 で静的検証（2026-08-26）