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subtract / except_

片方のDataFrameから、もう片方にも存在する行を取り除く（差集合）。

df1.subtract(df2)  # df1.except_(df2) でも同じ

ldf1.join(ldf2, on=ldf1.collect_schema().names(), how="anti")

挙動・設計の違い

SnowparkはSQLのEXCEPT（別名MINUS）に変換される。subtractとexcept_はSnowpark側の別名で、どちらを呼んでも同じ結果になる。Polars側は全列をキーにしたanti結合（もう片方に一致する行を除外する結合）で代用する。実行して確認済み。

移行時の落とし穴

except_という名前は、Pythonの予約語exceptと衝突しないよう末尾にアンダースコアが付いている。うっかりexceptと書くとPythonの構文エラーになる。

結合・集合演算の他のメソッド

• join ── 2つのDataFrameを結合する。
• union ── 2つのDataFrameを縦に連結し、重複行を取り除く。
• union_all / unionAll ── 2つのDataFrameを縦に連結する。重複行はそのまま残す。
• union_by_name / unionByName ── 列の並び順ではなく列名を基準に2つのDataFrameを連結する。
• intersect ── 2つのDataFrameの両方に存在する行だけを残す（積集合）。

出典・検証情報

• Snowpark 公式リファレンス（subtract / except_）
• Polars 公式リファレンス（subtract / except_）

Polars 1.43.2 で実行確認 / Snowpark Python SDK 1.54.0 で静的検証（2026-08-23）