Snowflake中Python UDF聚合逻辑执行结果不一致问题求助

我最近在Snowflake里尝试用Python UDF结合pandas的groupby/transform做聚合操作，但遇到了一个很奇怪的问题：同样的聚合逻辑，在UDF外部执行完全正常，但放到UDF内部后，得到的结果就不对了。更困惑的是，在Snowflake Worksheet里执行后，「Results」标签页和「PY Output」标签页显示的结果还不一致，而我如果要把结果物化到表中，最终存储的是「Results」里的错误数据，这就让我卡壳了。

先给大家看一下我注册的测试UDF：

create or replace function some_sum(col1 int, col2 varchar)
returns int
language python
RUNTIME_VERSION = 3.9
packages = ('pandas')
handler = 'some_sum'
as $$
import pandas as pd
from _snowflake import vectorized

@vectorized(input=pd.DataFrame)
def some_sum(input_df):
    input_df.columns = ['A', 'B']
    input_df['C'] = input_df.groupby(['B'])['A'].transform('sum')
    return input_df['C']
$$

接下来是我用来测试的Snowpark代码：

import snowflake.snowpark as snowpark
from snowflake.snowpark.functions import col, call_udf
import pandas as pd

def main(session: snowpark.Session): 
    some_df = pd.DataFrame({ 'A' : [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 'B' : ['c', 'c', 'c', 'd', 'd', 'd', 'e', 'e', 'e', 'e']})
    some_df = session.create_dataframe(some_df)
    result_df = some_df.with_column('teh_sum', call_udf('some_sum', some_df['A'], some_df['B']))
    result_df.show()
    return result_df

执行后，「Results」标签页显示的是错误结果，看起来完全没有执行groupby的sum聚合：

但「PY Output」标签页里显示的却是正确的聚合结果：

另外，当我不通过UDF，直接在pandas里完成聚合再转成Snowpark DataFrame时，结果是完全正常的，代码如下：

some_df = pd.DataFrame({ 'A' : [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 'B' : ['c', 'c', 'c', 'd', 'd', 'd', 'e', 'e', 'e', 'e']})
some_df['teh_sum'] = some_df.groupby(['B'])['A'].transform('sum')
result_df = session.create_dataframe(some_df)
return result_df

我刚接触Snowflake和Snowpark不久，可能哪里考虑不周？有没有大佬能帮我分析下为什么会出现这种结果不一致的情况，以及怎么解决这个问题，让UDF能输出正确的聚合结果，并且物化到表中也是正确的？

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Delude