トップ / Null処理

na.replace

特定の値（NULLとは限らない）を、別の値に一括で置き換える。

df.na.replace("N/A", None, subset=["status"])  # "N/A" という文字列をNULLに変換

df.with_columns(pl.col("status").replace("N/A", None))

挙動・設計の違い

na.fill（NULLを値で埋める）・na.drop（NULLの行を消す）とは違い、na.replaceはNULLかどうかに関係なく、指定した特定の値を別の値に置き換える（今回の例では逆に「文字列の"N/A"をNULLにする」）。Polarsの.replace()（str.replaceではなくExpr直下のもの）も値の対応表（マッピング）で置き換えるという同じ考え方で、実行して確認したところ"N/A"だけがnullに置き換わり他の値はそのまま残る。

移行時の落とし穴

似た名前のstr.replace（文字列の部分一致を置換）と混同しやすい。na.replace／Expr.replaceは値そのものが完全一致したときだけ置き換える辞書的な操作で、containsのページで説明した正規表現や部分一致とは無関係。replaceという同じ単語が「部分文字列の置換」と「値の対応表による置換」という性質の異なる2つの操作を指しており、Polars側は.str.replace()（文字列部分一致）と.replace()（値マッピング、.strを付けない）という名前空間の有無だけで区別される点に注意。

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。
• na.drop（dropna） ── 指定した列がNULLの行を取り除く。

出典・検証情報

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

Polars 1.36.1 で実行確認 / Snowpark Python SDK 1.51.1 で静的検証（2026-08-31）