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lead

パーティション内で、1つ後（未来）の行の値を取得する。

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()関数に変換される。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になる。

移行時の落とし穴

lagとleadはSnowpark側では別々の関数名だが、Polars側では同じshiftメソッドの符号（正か負か）だけの違いになる。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）ので注意する。

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。
• lag ── パーティション内で、1つ前（過去）の行の値を取得する。

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）