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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。

greatest(col("q1"), col("q2"), col("q3"))
least(col("q1"), col("q2"), col("q3"))

pl.max_horizontal("q1", "q2", "q3")
pl.min_horizontal("q1", "q2", "q3")

挙動・設計の違い

Snowparkのgreatest/leastはSQLの同名関数に変換される複数列の可変長引数関数。Polarsには同名の関数が無く、pl.max_horizontal/pl.min_horizontalという「横方向（行ごと）の集約」専用の関数を使う（max/minは列方向の集約に使われるため名前が分かれている）。

移行時の落とし穴

NULLの扱いが正反対。Snowflake公式ドキュメントは「GREATESTは引数のいずれかがNULLならNULLを返す」と明記している（NULLを無視したい場合は別関数GREATEST_IGNORE_NULLSを使う）。一方、実行して確認したところPolarsのmax_horizontal/min_horizontalは既定でNULLを無視し、NULLでない値の中から最大・最小を返す（[1, None, 3]と[5, 2, None]の行ごとmax_horizontalは[5, 2, 3]になり、2行目・3行目もNULLにならない）。移植すると欠損データの扱いが逆転するので要注意。

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。
• 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。

出典・検証情報

• Snowpark 公式リファレンス（greatest / least）
• Polars 公式リファレンス（greatest / least）

Polars 1.36.1 で実行確認 / Snowpark Python SDK 1.51.1 で静的検証（2026-08-29）