トップ / ウィンドウ関数

lead

パーティション内で、1つ後（未来）の行の値を取得します。

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

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

挙動・設計の違い

SnowparkはSQLのLEAD()関数に変換されます。Polarsはshiftに負の数（-1）を渡すことで「前方向」でなく「後方向」にずらします。実行して確認したところ、各パーティションの末尾行は「1つ後が無い」ため両APIともNULL/nullになります。

移行時の落とし穴

lagとleadはSnowpark側では別々の関数名ですが、Polars側では同じshiftメソッドの符号（正か負か）だけの違いになります。符号を書き間違えるとlagのつもりがleadの結果になる（またはその逆）ので注意が必要です。

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します。
• rank ── パーティション内で順位をつけます。同じ値には同じ順位がつき、その分だけ次の順位を飛ばします。
• dense_rank ── パーティション内で順位をつけます。同じ値には同じ順位がつきますが、次の順位は飛ばしません。
• row_number ── パーティション内で1から始まる連番をふります。同率でも必ず別の番号になります。
• lag ── パーティション内で、1つ前（過去）の行の値を取得します。
• ntile ── パーティション内の行を、指定した個数のグループに行数ができるだけ均等になるよう分割します。
• percent_rank / cume_dist ── パーティション内での相対的な順位を、0〜1の割合で表します。
• first_value / last_value ── パーティション内で並べ替えた順序の、先頭の値・末尾の値を各行に持たせます。

出典・検証情報

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

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