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rank

パーティション内で順位をつけます。同じ値には同じ順位がつき、その分だけ次の順位を飛ばします。

rank().over(window_spec)

pl.col("salary").rank(method="min", descending=True).over("department")

挙動・設計の違い

SnowparkはSQLのRANK()関数に変換されます。Polarsは.rank(method="min")で同じ挙動になります。実行して確認したところ、同率のときに順位が並び（1, 1）、その次は2でなく3から始まる点まで一致します。

移行時の落とし穴

Polarsの.rank()はmethod引数を省略したり別の値（"ordinal"や"dense"など）にすると挙動が変わります。SQLのRANK()と同じ「同率は同順位・次は飛ばす」という挙動にしたいときは、必ずmethod="min"を明示します（既定値のままでは意図と違う結果になります）。

ウィンドウ関数の他のメソッド

• Window.partition_by / Window.order_by ── グループ（パーティション）ごとに、行をまたいだ計算をするための土台を定義します。
• dense_rank ── パーティション内で順位をつけます。同じ値には同じ順位がつきますが、次の順位は飛ばしません。
• row_number ── パーティション内で1から始まる連番をふります。同率でも必ず別の番号になります。
• lag ── パーティション内で、1つ前（過去）の行の値を取得します。
• lead ── パーティション内で、1つ後（未来）の行の値を取得します。
• ntile ── パーティション内の行を、指定した個数のグループに行数ができるだけ均等になるよう分割します。
• percent_rank / cume_dist ── パーティション内での相対的な順位を、0〜1の割合で表します。
• first_value / last_value ── パーティション内で並べ替えた順序の、先頭の値・末尾の値を各行に持たせます。

出典・検証情報

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

Polars 1.43.2 で実行確認 / Snowpark Python SDK 1.54.0 で静的検証（2026-08-24）