ee.FeatureCollection.aggregate_count_distinct
Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang
Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.
Tổng hợp trên một thuộc tính nhất định của các đối tượng trong một tập hợp, tính toán số lượng giá trị riêng biệt cho thuộc tính đã chọn.
| Cách sử dụng | Giá trị trả về |
|---|
FeatureCollection.aggregate_count_distinct(property) | Số |
| 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('Number of distinct power plant fuel sources',
fc.aggregate_count_distinct('fuel1')); // 7
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"')
print('Number of distinct power plant fuel sources:',
fc.aggregate_count_distinct('fuel1').getInfo()) # 7
Trừ phi có lưu ý khác, nội dung của trang này được cấp phép theo Giấy phép ghi nhận tác giả 4.0 của Creative Commons và các mẫu mã lập trình được cấp phép theo Giấy phép Apache 2.0. Để biết thông tin chi tiết, vui lòng tham khảo Chính sách trang web của Google Developers. Java là nhãn hiệu đã đăng ký của Oracle và/hoặc các đơn vị liên kết với Oracle.
Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-26 UTC."],[[["\u003cp\u003eCounts the number of distinct values for a specified property within a FeatureCollection.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eAccepts a FeatureCollection and the property name as input.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eReturns the total count of distinct values as a number.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eUseful for understanding the variety of values within a dataset's property.\u003c/p\u003e\n"]]],["The `aggregate_count_distinct` method calculates the number of unique values for a specified property within a FeatureCollection. It takes a FeatureCollection as input and a property name (string) to evaluate. The method returns a numerical value representing the count of distinct values. For example, in a FeatureCollection of power plants, using `aggregate_count_distinct('fuel1')` returns the number of distinct fuel sources. In the provided example in Belgium it returned 7.\n"],null,["# ee.FeatureCollection.aggregate_count_distinct\n\nAggregates over a given property of the objects in a collection, calculating the number of distinct values for the selected property.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| Usage | Returns |\n|--------------------------------------------------------|---------|\n| FeatureCollection.aggregate_count_distinct`(property)` | Number |\n\n| Argument | Type | Details |\n|--------------------|-------------------|----------------------------------------------------------|\n| this: `collection` | FeatureCollection | The collection to aggregate over. |\n| `property` | String | The property to use from each element of the collection. |\n\nExamples\n--------\n\n### Code Editor (JavaScript)\n\n```javascript\n// FeatureCollection of power plants in Belgium.\nvar fc = ee.FeatureCollection('WRI/GPPD/power_plants')\n .filter('country_lg == \"Belgium\"');\n\nprint('Number of distinct power plant fuel sources',\n fc.aggregate_count_distinct('fuel1')); // 7\n```\nPython setup\n\nSee the [Python Environment](/earth-engine/guides/python_install) page for information on the Python API and using\n`geemap` for interactive development. \n\n```python\nimport ee\nimport geemap.core as geemap\n```\n\n### Colab (Python)\n\n```python\n# FeatureCollection of power plants in Belgium.\nfc = ee.FeatureCollection('WRI/GPPD/power_plants').filter(\n 'country_lg == \"Belgium\"')\n\nprint('Number of distinct power plant fuel sources:',\n fc.aggregate_count_distinct('fuel1').getInfo()) # 7\n```"]]
