ee.FeatureCollection.aggregate_stats

Tổng hợp trên một thuộc tính nhất định của các đối tượng trong một tập hợp, tính tổng, giá trị tối thiểu, giá trị tối đa, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn của mẫu, phương sai của mẫu, tổng độ lệch chuẩn và tổng phương sai của thuộc tính đã chọn.

Cách sử dụng	Giá trị trả về
FeatureCollection.aggregate_stats(property)	Từ điển

Đối số	Loại	Thông tin chi tiết
this: collection	FeatureCollection	Bộ sưu tập cần tổng hợp.
property	Chuỗi	Thuộc tính cần sử dụng từ mỗi phần tử của bộ sưu tập.

Ví dụ

Trình soạn thảo mã (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
 * }
 */

Thiết lập Python

Hãy xem trang Môi trường Python để biết thông tin về API Python và cách sử dụng geemap cho quá trình phát triển tương tác.

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
#  }