ee.FeatureCollection.aggregate_stats

Bir koleksiyondaki nesnelerin belirli bir özelliğini toplar ve seçilen özelliğin toplamını, minimum değerini, maksimum değerini, ortalamasını, örnek standart sapmasını, örnek varyansını, toplam standart sapmasını ve toplam varyansını hesaplar.

Kullanım	İadeler
FeatureCollection.aggregate_stats(property)	Sözlük

Bağımsız Değişken	Tür	Ayrıntılar
bu: collection	FeatureCollection	Üzerinde toplama işlemi yapılacak koleksiyon.
property	Dize	Koleksiyonun her öğesinden kullanılacak özellik.

Örnekler

Kod Düzenleyici (JavaScript)

// FeatureCollection of power plants in Belgium.
var fc = ee.FeatureCollection('WRI/GPPD/power_plants')
             .filter('country_lg == "Belgium"');

print('Power plant capacities (MW) summary stats',
      fc.aggregate_stats('capacitymw'));

/**
 * Expected ee.Dictionary output
 *
 * {
 *   "max": 2910,
 *   "mean": 201.34242424242427,
 *   "min": 1.8,
 *   "sample_sd": 466.4808892319684,
 *   "sample_var": 217604.42001864797,
 *   "sum": 13288.600000000002,
 *   "sum_sq": 16819846.24,
 *   "total_count": 66,
 *   "total_sd": 462.9334545609107,
 *   "total_var": 214307.38335169878,
 *   "valid_count": 66,
 *   "weight_sum": 66,
 *   "weighted_sum": 13288.600000000002
 * }
 */

Python kurulumu

Python API'si ve etkileşimli geliştirme için geemap kullanımı hakkında bilgi edinmek üzere Python Ortamı sayfasına bakın.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# FeatureCollection of power plants in Belgium.
fc = ee.FeatureCollection('WRI/GPPD/power_plants').filter(
    'country_lg == "Belgium"')

display('Power plant capacities (MW) summary stats:',
        fc.aggregate_stats('capacitymw'))

# Expected ee.Dictionary output

#  {
#   "max": 2910,
#    "mean": 201.34242424242427,
#    "min": 1.8,
#    "sample_sd": 466.4808892319684,
#    "sample_var": 217604.42001864797,
#    "sum": 13288.600000000002,
#    "sum_sq": 16819846.24,
#    "total_count": 66,
#    "total_sd": 462.9334545609107,
#    "total_var": 214307.38335169878,
#    "valid_count": 66,
#    "weight_sum": 66,
#    "weighted_sum": 13288.600000000002
#  }