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lag

パーティション内で、1つ前（過去）の行の値を取得する。

lag(col("salary"), 1).over(window_spec)

ldf.sort(["department", "employee"]).with_columns(pl.col("salary").shift(1).over("department").alias("prev_salary"))

挙動・設計の違い

SnowparkはSQLのLAG()関数に変換される。Polarsは.shift(1)（値を1つ後ろにずらす）で同じ効果を得る。実行して確認したところ、各パーティションの先頭行は「1つ前が無い」ため両APIともNULL/nullになる。

移行時の落とし穴

Snowparkのlagにはdefault_value（前の行が無いときの既定値）やignore_nullsという引数があり、Polarsのshiftにもfill_valueという対応する引数がある。既定のまま使うとどちらも欠損値はNULLのままになるので、「先頭行を0で埋めたい」のような要件があるときはこれらの引数を明示的に使う。

ウィンドウ関数の他のメソッド

• Window.partition_by / Window.order_by ── グループ（パーティション）ごとに、行をまたいだ計算をするための土台を定義する。
• rank ── パーティション内で順位をつける。同じ値には同じ順位がつき、その分だけ次の順位を飛ばす。
• dense_rank ── パーティション内で順位をつける。同じ値には同じ順位がつくが、次の順位は飛ばさない。
• row_number ── パーティション内で1から始まる連番をふる。同率でも必ず別の番号になる。
• lead ── パーティション内で、1つ後（未来）の行の値を取得する。

出典・検証情報

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

Polars 1.43.2 で実行確認 / Snowpark Python SDK 1.54.0 で静的検証（2026-08-24）