ee.FeatureCollection.aggregate_mean
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यह किसी कलेक्शन में मौजूद ऑब्जेक्ट की दी गई प्रॉपर्टी के हिसाब से एग्रीगेट करता है. साथ ही, चुनी गई प्रॉपर्टी का औसत निकालता है.
| इस्तेमाल | रिटर्न |
|---|
FeatureCollection.aggregate_mean(property) | नंबर |
| आर्ग्यूमेंट | टाइप | विवरण |
|---|
यह: collection | FeatureCollection | वह कलेक्शन जिसके आधार पर एग्रीगेट करना है. |
property | स्ट्रिंग | कलेक्शन के हर एलिमेंट से इस्तेमाल की जाने वाली प्रॉपर्टी. |
उदाहरण
कोड एडिटर (JavaScript)
// FeatureCollection of power plants in Belgium.
var fc = ee.FeatureCollection('WRI/GPPD/power_plants')
.filter('country_lg == "Belgium"');
print('Mean of power plant capacities (MW)',
fc.aggregate_mean('capacitymw')); // 201.342424242
Python सेटअप करना
Python API और इंटरैक्टिव डेवलपमेंट के लिए geemap का इस्तेमाल करने के बारे में जानकारी पाने के लिए,
Python एनवायरमेंट पेज देखें.
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('Mean of power plant capacities (MW):',
fc.aggregate_mean('capacitymw').getInfo()) # 201.342424242
जब तक कुछ अलग से न बताया जाए, तब तक इस पेज की सामग्री को Creative Commons Attribution 4.0 License के तहत और कोड के नमूनों को Apache 2.0 License के तहत लाइसेंस मिला है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Google Developers साइट नीतियां देखें. Oracle और/या इससे जुड़ी हुई कंपनियों का, Java एक रजिस्टर किया हुआ ट्रेडमार्क है.
आखिरी बार 2025-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2025-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया."],[[["\u003cp\u003eCalculates the mean (average) value of a specified property across all features within a FeatureCollection.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eAccepts a FeatureCollection and the name of the property to analyze as input.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eReturns a single numerical value representing the calculated mean.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eUseful for understanding the central tendency of a property within a dataset, such as average power plant capacity in a region.\u003c/p\u003e\n"]]],["The `aggregate_mean` function calculates the mean of a specified property across a FeatureCollection. It takes the `FeatureCollection` and the `property` name as inputs. The function returns a Number representing the mean value. For example, using a FeatureCollection of power plants, `aggregate_mean('capacitymw')` computes the mean power plant capacity in megawatts. The provided examples showcase how to implement it in both JavaScript and Python environments.\n"],null,["# ee.FeatureCollection.aggregate_mean\n\nAggregates over a given property of the objects in a collection, calculating the mean of the selected property.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| Usage | Returns |\n|----------------------------------------------|---------|\n| FeatureCollection.aggregate_mean`(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('Mean of power plant capacities (MW)',\n fc.aggregate_mean('capacitymw')); // 201.342424242\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('Mean of power plant capacities (MW):',\n fc.aggregate_mean('capacitymw').getInfo()) # 201.342424242\n```"]]
