FeatureCollection की जानकारी और मेटाडेटा

फ़ीचर कलेक्शन के मेटाडेटा से जानकारी पाने के तरीके, इमेज कलेक्शन के मेटाडेटा से जानकारी पाने के तरीकों जैसे ही होते हैं. ज़्यादा जानकारी के लिए, ImageCollection की जानकारी और मेटाडेटा सेक्शन देखें.

मेटाडेटा एग्रीगेशन

एग्रीगेशन शॉर्टकट का इस्तेमाल करके, सुविधाओं की संख्या गिनी जा सकती है या किसी एट्रिब्यूट की खास जानकारी देखी जा सकती है:

कोड एडिटर (JavaScript)

// Load watersheds from a data table.
var sheds = ee.FeatureCollection('USGS/WBD/2017/HUC06')
  // Filter to the continental US.
  .filterBounds(ee.Geometry.Rectangle(-127.18, 19.39, -62.75, 51.29))
  // Convert 'areasqkm' property from string to number.
  .map(function(feature){
    var num = ee.Number.parse(feature.get('areasqkm'));
    return feature.set('areasqkm', num);
  });

// Display the table and print its first element.
Map.addLayer(sheds, {}, 'watersheds');
print('First watershed', sheds.first());

// Print the number of watersheds.
print('Count:', sheds.size());

// Print stats for an area property.
print('Area stats:', sheds.aggregate_stats('areasqkm'));

Python सेटअप

Python API के बारे में जानकारी पाने और इंटरैक्टिव डेवलपमेंट के लिए geemap का इस्तेमाल करने के लिए, Python एनवायरमेंट पेज देखें.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# Load watersheds from a data table.
sheds = (
    ee.FeatureCollection('USGS/WBD/2017/HUC06')
    # Filter to the continental US.
    .filterBounds(ee.Geometry.Rectangle(-127.18, 19.39, -62.75, 51.29))
    # Convert 'areasqkm' property from string to number.
    .map(
        lambda feature: feature.set(
            'areasqkm', ee.Number.parse(feature.get('areasqkm'))
        )
    )
)

# Display the table and print its first element.
m = geemap.Map()
m.add_layer(sheds, {}, 'watersheds')
display(m)
display('First watershed:', sheds.first())

# Print the number of watersheds.
display('Count:', sheds.size())

# Print stats for an area property.
display('Area stats:', sheds.aggregate_stats('areasqkm'))

कॉलम की जानकारी

FeatureCollection कॉलम के नाम और डेटा टाइप जानना मददगार हो सकता है. उदाहरण के लिए, मेटाडेटा के हिसाब से कलेक्शन को फ़िल्टर करना. नीचे दिए गए उदाहरण में, सुरक्षित इलाकों को दिखाने वाली पॉइंट फ़ीचर के कलेक्शन के लिए, कॉलम के नाम और डेटा टाइप को प्रिंट किया गया है.

कोड एडिटर (JavaScript)

// Import a protected areas point feature collection.
var wdpa = ee.FeatureCollection("WCMC/WDPA/current/points");

// Define a function to print metadata column names and datatypes. This function
// is intended to be applied by the `evaluate` method which provides the
// function a client-side dictionary allowing the 'columns' object of the
// feature collection metadata to be subset by dot notation or bracket notation
// (`tableMetadata['columns']`).
function getCols(tableMetadata) {
  print(tableMetadata.columns);
}

// Fetch collection metadata (`.limit(0)`) and apply the
// previously defined function using `evaluate()`. The printed object is a
// dictionary where keys are column names and values are datatypes.
wdpa.limit(0).evaluate(getCols);

Python सेटअप

Python API के बारे में जानकारी पाने और इंटरैक्टिव डेवलपमेंट के लिए geemap का इस्तेमाल करने के लिए, Python एनवायरमेंट पेज देखें.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# Import a protected areas point feature collection.
wdpa = ee.FeatureCollection('WCMC/WDPA/current/points')

# Fetch collection metadata (`.limit(0)`). The printed object is a
# dictionary where keys are column names and values are datatypes.
wdpa.limit(0).getInfo()['columns']

सामान्य तौर पर इस्तेमाल होने वाले FeatureCollection एग्रीगेशन टूल के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, FeatureCollection को छोटा करना पेज देखें.