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Window.partition_by / Window.order_by

グループ（パーティション）ごとに、行をまたいだ計算をするための土台を定義する。

Window.partition_by("department").order_by(col("salary").desc())

# Window仕様を単独定義せず、各Expressionの末尾に .over("department") を付ける

挙動・設計の違い

SnowparkはPySpark由来のWindowSpecオブジェクトをWindow.partition_by(...).order_by(...)で組み立て、後述のrank()等の式に.over(window_spec)として渡す。Polarsには独立した「窓の仕様オブジェクト」という概念が無く、集計したい式の末尾に直接.over("department")を付けるだけでパーティションごとの計算になる。

移行時の落とし穴

Snowparkは並べ替え（order_by）をWindowSpecの中で一括指定できるが、Polarsの.over()自体には並べ替えを指定する引数が無い。row_numberやlag/leadのようにパーティション内の順序が結果を左右する計算をPolarsで行うときは、.over()を付ける前にsort()でデータ全体を正しい順序に並べておく必要がある（次のrow_numberのページを参照）。

ウィンドウ関数の他のメソッド

• rank ── パーティション内で順位をつける。同じ値には同じ順位がつき、その分だけ次の順位を飛ばす。
• dense_rank ── パーティション内で順位をつける。同じ値には同じ順位がつくが、次の順位は飛ばさない。
• row_number ── パーティション内で1から始まる連番をふる。同率でも必ず別の番号になる。
• lag ── パーティション内で、1つ前（過去）の行の値を取得する。
• lead ── パーティション内で、1つ後（未来）の行の値を取得する。

出典・検証情報

• Snowpark 公式リファレンス（Window.partition_by / Window.order_by）
• Polars 公式リファレンス（Window.partition_by / Window.order_by）

Polars 1.43.2 で実行確認 / Snowpark Python SDK 1.54.0 で静的検証（2026-08-24）