トップ / 射影・選択

schema / collect_schema()

列名と型の一覧（スキーマ）を取得する。

df.schema

ldf.collect_schema()

挙動・設計の違い

Snowparkは StructType オブジェクト（内部に StructField の列を持つ）を返す。Polarsは Schema オブジェクト（辞書に近い順序付きマッピング）を返す。どちらも列名と型のペアを表すが、クラスの形が違う。

移行時の落とし穴

型の文字表現が全く異なる（Snowparkは StringType() のようなクラスインスタンス、Polarsは pl.String のような型オブジェクト）。型を文字列比較で判定するコードを両対応で書くと、この違いで壊れる。

射影・選択の他のメソッド

• select ── 列を選んで取り出す。両方とも遅延評価で、実際のクエリは後段のアクションまで発行されない。
• drop ── 指定した列を取り除く。select の逆で、残す列でなく捨てる列を書く。
• with_column / with_columns ── 既存の列はそのままに、新しい列を1つ（または複数）追加する。
• with_column_renamed / rename ── 列名を変更する。
• col ── 列を式として参照する。以降のメソッドチェーンの起点になる、両APIで最も頻出する関数。
• lit ── 定数値を式として埋め込む。
• alias ── 式の出力列に名前をつける。
• columns / collect_schema().names() ── 現在の列名の一覧を取得する。

関連する基礎知識

• Snowpark と Polars の違い（総論）

出典・検証情報

• Snowpark 公式リファレンス（schema / collect_schema()）
• Polars 公式リファレンス（schema / collect_schema()）

Polars 1.43.2 で実行確認 / Snowpark Python SDK 1.54.0 で静的検証（2026-08-20）