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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）。

df.select(median(col("score")), stddev(col("score")))

df.select(pl.col("score").median(), pl.col("score").std())

挙動・設計の違い

medianはどちらも中央値でそのまま対応する。stddevと.std()はどちらも既定で標本標準偏差（n-1で割る）という点まで一致する＝Snowflake公式ドキュメントの「STDDEVは標本標準偏差を返す（母標準偏差はSTDDEV_POP）」を確認したうえで、Polars側.std()の既定引数ddof=1（実行して[1,2,3,4,5]のstdが約1.581になることを確認）と突き合わせた結果、両者は同じ定義。

移行時の落とし穴

母集団の標準偏差が欲しいときの書き方が違う。Snowflake側は別の関数STDDEV_POPに切り替える必要があるのに対し、Polarsは同じ.std()にddof=0を渡すだけで済む（実行して確認＝同じ[1,2,3,4,5]でddof=0だと約1.414）。関数を探して切り替えるSnowpark側と、引数を変えるだけのPolars側で操作の形が異なる。

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。
• 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。

出典・検証情報

• Snowpark 公式リファレンス（median / stddev）
• Polars 公式リファレンス（median / stddev）

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