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listagg

グループ内の複数行の文字列を、区切り文字でつないだ1つの文字列にまとめる。

df.group_by("dept").agg(listagg("name", ",").alias("names"))

df.group_by("dept").agg(pl.col("name").str.join(",").alias("names"))

挙動・設計の違い

SnowparkのlistaggはSQLのLISTAGGに変換され、区切り文字を第2引数に渡す。Polarsは.str名前空間のjoin()メソッドで同じことを行う。["x","y"]を,で連結して実行して確認したところ、どちらも"x,y"になる。

移行時の落とし穴

array_agg（配列としてまとめる）とlistagg（文字列としてまとめる）は目的が近く紛らわしい。配列のまま後続処理で使うか、表示用に1本の文字列へ潰すかで使い分ける。Polars側でリスト列ができてから文字列化したい場合は.list.join(",")（str名前空間ではなくlist名前空間）を使う点にも注意。

集約・構造変換の他のメソッド

• group_by / groupBy ── 指定した列の値でグループ化する。集約する前段階として使う。
• agg ── group_byで作ったグループごとに、集約の計算をまとめて指定する。
• count ── 行数を数える。
• sum ── 列の値を合計する。
• avg / mean ── 列の値の平均を求める。
• min ── 列の最小値を求める。
• max ── 列の最大値を求める。
• pivot ── 行の値を列に展開する（縦持ちから横持ちへ）。
• unpivot ── pivotの逆。複数列を1つの列にまとめる（横持ちから縦持ちへ）。
• array_agg ── グループ内の複数行の値を、1つの配列（リスト）にまとめる。
• median / stddev ── 中央値と標準偏差を求める（外れ値の影響を受けにくい代表値・散らばりの指標）。

出典・検証情報

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

Polars 1.36.1 で実行確認 / Snowpark Python SDK 1.51.1 で静的検証（2026-08-30）