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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。

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()に変換されます。Polarsには専用の連番関数がなく、.cum_count()（累積個数）をパーティションごとに数える形で代用します。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ります。

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です（累積で数えるだけなので、並べ替えの機能自体は持ちません）。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()しておく必要があります。ソートを忘れると、意図した順序と違う連番になります。

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。
• 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。
• 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。
• 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（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）