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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。

df1.union_by_name(df2)

pl.concat([ldf1, ldf2], how="diagonal")

挙動・設計の違い

列名にもとづいてスキーマの異なるDataFrameを結合し、片方にしかない列はもう片方でNULLになる。実行して確認したところ、Polarsのhow="diagonal"も同様に不足列をnullで埋めて連結する。

移行時の落とし穴

Snowparkのunion_by_nameにはallow_missing_columnsという引数があり、既定では列が完全に一致しないとエラーになる（明示的にTrueを渡すと不足列を許容する）。Polars側はhow="diagonal"を指定した時点で不足列の補完が既定の挙動になっており、両者で「列不足を許容するかどうか」の既定値が異なる点に注意。

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。
• intersect ── 2つのDataFrameの両方に存在する行だけを残す（積集合）。
• 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）。

出典・検証情報

• Snowpark 公式リファレンス（union_by_name / unionByName）
• Polars 公式リファレンス（union_by_name / unionByName）

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