トップ / ウィンドウ関数

row_number

パーティション内で1から始まる連番をふる。同率でも必ず別の番号になる。

row_number().over(window_spec)

# 先にソートしてから使う
ldf.sort(["department", "salary"]).with_columns(pl.col("salary").cum_count().over("department").alias("rn"))

挙動・設計の違い

SnowparkはSQLのROW_NUMBER()に変換される。Polarsには専用の連番関数が無く、.cum_count()（累積個数）をパーティションごとに数える形で代用する。実行して確認したところ、同率の値（rankでは同じ順位になった行）でも、cum_countでは別々の連番になる。

移行時の落とし穴

Polarsのcum_count()は、あらかじめデータが正しい順序に並んでいることが前提（累積で数えるだけなので、並べ替えの機能自体は持たない）。パーティション内でどの順に番号をふりたいかに応じて、.over()を付ける前にsort()しておく必要がある。ソートを忘れると、意図した順序と違う連番になる。

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する。
• rank ── パーティション内で順位をつける。同じ値には同じ順位がつき、その分だけ次の順位を飛ばす。
• dense_rank ── パーティション内で順位をつける。同じ値には同じ順位がつくが、次の順位は飛ばさない。
• lag ── パーティション内で、1つ前（過去）の行の値を取得する。
• lead ── パーティション内で、1つ後（未来）の行の値を取得する。

出典・検証情報

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

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