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unpivot

pivotの逆。複数列を1つの列にまとめる（横持ちから縦持ちへ）。

df.unpivot("value_col", "name_col", ["col_2021", "col_2022"])

ldf.unpivot(on=["col_2021", "col_2022"], variable_name="name_col", value_name="value_col")

挙動・設計の違い

SnowparkはSQLのUNPIVOT構文に変換される。Polarsは列を縦方向に展開するアルゴリズムを実行する。

移行時の落とし穴

引数の並び順の意味がAPI間で異なる。Snowparkは(値の列名, 変数の列名, 対象列一覧)の順の位置引数だが、Polarsはキーワード引数（on・variable_name・value_name）で指定する。位置だけを見て移植すると引数の意味を取り違える。

集約・構造変換の他のメソッド

• group_by / groupBy ── 指定した列の値でグループ化する。集約する前段階として使う。
• agg ── group_byで作ったグループごとに、集約の計算をまとめて指定する。
• count ── 行数を数える。
• sum ── 列の値を合計する。
• avg / mean ── 列の値の平均を求める。
• min ── 列の最小値を求める。
• max ── 列の最大値を求める。
• pivot ── 行の値を列に展開する（縦持ちから横持ちへ）。

出典・検証情報

• Snowpark 公式リファレンス（unpivot）
• Polars 公式リファレンス（unpivot）

Polars 1.43.2 で実行確認 / Snowpark Python SDK 1.54.0 で静的検証（2026-08-22）