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intersect

2つのDataFrameの両方に存在する行だけを残します（積集合）。

df1.intersect(df2)

ldf1.join(ldf2, on=ldf1.collect_schema().names(), how="semi")

挙動・設計の違い

SnowparkはSQLのINTERSECTに変換されます。PolarsのLazyFrameには直接のintersectメソッドが無いため、全列をキーにしたsemi結合で代用します。実行して確認したところ、この書き方で正しく積集合が得られます。

移行時の落とし穴

how="semi"結合は「もう片方に一致する行があるかどうか」だけを見る結合で、通常のjoinと違って結合相手側の列は出力に含まれません（左側の列だけが残ります）。SQLのINTERSECTとは呼び方も返す列も違う概念なので、単純な言い換えとして覚えるより「semi結合」という独立した仕組みとして理解する方が誤解が少ないです。

結合・集合演算の他のメソッド

• join ── 2つのDataFrameを結合します。
• union ── 2つのDataFrameを縦に連結し、重複行を取り除きます。
• union_all / unionAll ── 2つのDataFrameを縦に連結します。重複行はそのまま残します。
• union_by_name / unionByName ── 列の並び順ではなく列名を基準に2つのDataFrameを連結します。
• subtract / except_ ── 片方のDataFrameから、もう片方にも存在する行を取り除きます（差集合）。
• join の how（結合の種類） ── inner/left/full/semi/anti など、結合の種類を切り替えます。

出典・検証情報

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

Polars 1.43.2 で実行確認 / Snowpark Python SDK 1.54.0 で静的検証（2026-08-23）