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schema / collect_schema()

列名と型の一覧（スキーマ）を取得します。

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）を返します。Polarsは Schema オブジェクト（辞書に近い順序付きマッピング）を返します。どちらも列名と型のペアを表すが、クラスの形が違います。

移行時の落とし穴

型の文字表現が全く異なります（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、この違いで壊れます。

射影・選択の他のメソッド

• select ── 列を選んで取り出します。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ません。
• drop ── 指定した列を取り除きます。select の逆で、残す列でなく捨てる列を書きます。
• 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）追加します。
• with_column_renamed / rename ── 列名を変更します。
• col ── 列を式として参照します。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です。
• lit ── 定数値を式として埋め込みます。
• alias ── 式の出力列に名前をつけます。
• columns / collect_schema().names() ── 現在の列名の一覧を取得します。

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）