トップ / 集約・構造変換

avg / mean

列の値の平均を求める。

df.select(avg("age"))

ldf.select(pl.col("age").mean())

挙動・設計の違い

計算内容は同じ単純平均。呼び方だけが異なる。

移行時の落とし穴

メソッド・関数の名前がAPI間で違う（Snowpark: avg、Polars: mean）。どちらも「平均」だが、片方の名前をもう片方に書いてしまう取り違えが起きやすい。

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。
• 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）。

出典・検証情報

• Snowpark 公式リファレンス（avg / mean）
• Polars 公式リファレンス（avg / mean）

Polars 1.43.2 で実行確認 / Snowpark Python SDK 1.54.0 で静的検証（2026-08-22）