ee.FeatureCollection.loadBigQueryTable

একটি BigQuery টেবিল থেকে ডেটা পড়ে এবং ফলাফলগুলিকে বৈশিষ্ট্য সংগ্রহ হিসাবে উপস্থাপন করে।

ব্যবহার	রিটার্নস
ee.FeatureCollection.loadBigQueryTable(table, geometryColumn )	ফিচার কালেকশন

যুক্তি	টাইপ	বিস্তারিত
table	স্ট্রিং	একটি `project.dataset.table` ফর্ম্যাটে BigQuery টেবিলের পাথ।
geometryColumn	স্ট্রিং, ডিফল্ট: নাল	প্রধান বৈশিষ্ট্য জ্যামিতি হিসাবে ব্যবহার করার জন্য কলামের নাম। নির্দিষ্ট করা না থাকলে, সমস্ত বৈশিষ্ট্যে শূন্য জ্যামিতি থাকবে।

উদাহরণ

কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)

// Load stations from the New York Subway System.
var features = ee.FeatureCollection.loadBigQueryTable({
  table: 'bigquery-public-data.new_york_subway.stations',
  geometryColumn: 'station_geom',
});

// Display all relevant features on the map.
Map.setCenter(-73.90, 40.73, 11);
Map.addLayer(features,
             {'color': 'black'},
             'Stations from New York Subway System');

// Print all stations in the "Astoria" line.
var line = features.filter(ee.Filter.eq('line', 'Astoria'));
print(line);
Map.addLayer(line,
             {'color': 'yellow'},
             'Astoria line');

পাইথন সেটআপ

পাইথন এপিআই এবং ইন্টারেক্টিভ ডেভেলপমেন্টের জন্য geemap ব্যবহার করার জন্য পাইথন এনভায়রনমেন্ট পৃষ্ঠাটি দেখুন।

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (পাইথন)

# Load stations from the New York Subway System.
features = ee.FeatureCollection.loadBigQueryTable(
    table="bigquery-public-data.new_york_subway.stations",
    geometryColumn="station_geom")

# Display all relevant features on the map.
m = geemap.Map()
m.set_center(-73.90, 40.73, 11)
m.add_layer(
    features, {'color': 'black'}, 'Stations from New York Subway System')

# Print all stations in the "Astoria" line.
line = features.filter(ee.Filter.eq('line', 'Astoria'))
display(line)
m.add_layer(line, {'color': 'yellow'}, 'Astoria line')
m