トップ / Null処理

na.drop（dropna）

指定した列がNULLの行を取り除く。

df.na.drop(subset=["important_col"])

ldf.drop_nulls(subset=["important_col"])

挙動・設計の違い

Snowparkは対象列に対するIS NOT NULL条件を自動生成する。Polarsも指定した列のいずれかがNULLの行を除外する。実行して確認したところ、両者とも同じ行が残る。

移行時の落とし穴

Snowparkのna.dropにはhow引数（既定は"any"＝対象列のいずれか1つでもNULLなら削除、"thresh"と組み合わせて非NULL列数のしきい値も指定可能）があるが、Polarsのdrop_nullsにはこのhowに相当する引数が無く、常に「指定した列のいずれかがNULLなら削除」という単一の挙動になる。Snowpark側でhow="all"（全列がNULLのときだけ削除）のような細かい制御をしていた場合、Polarsへ移すとそのままでは同じ挙動を再現できない。

Null処理の他のメソッド

• na.fill（fillna） ── NULL（欠損）を指定した値で埋める。

出典・検証情報

• Snowpark 公式リファレンス（na.drop（dropna））
• Polars 公式リファレンス（na.drop（dropna））

Polars 1.43.2 で実行確認 / Snowpark Python SDK 1.54.0 で静的検証（2026-08-25）