ঘোষণা :
15 এপ্রিল, 2025 এর আগে আর্থ ইঞ্জিন ব্যবহার করার জন্য নিবন্ধিত সমস্ত অবাণিজ্যিক প্রকল্পগুলিকে অবশ্যই আর্থ ইঞ্জিন অ্যাক্সেস বজায় রাখার জন্য
অ-বাণিজ্যিক যোগ্যতা যাচাই করতে হবে।
ee.FeatureCollection.aggregate_stats
সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
সমষ্টি, ন্যূনতম, সর্বোচ্চ, গড়, নমুনা স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি, নমুনা প্রকরণ, মোট স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি এবং নির্বাচিত সম্পত্তির মোট প্রকরণ গণনা করে একটি সংগ্রহে বস্তুর প্রদত্ত সম্পত্তির উপর সমষ্টি।
| ব্যবহার | রিটার্নস | FeatureCollection. aggregate_stats (property) | অভিধান |
| যুক্তি | টাইপ | বিস্তারিত | এই: collection | ফিচার কালেকশন | সংগ্রহ ওভার সমষ্টি. |
property | স্ট্রিং | সংগ্রহের প্রতিটি উপাদান থেকে ব্যবহার করার জন্য সম্পত্তি। |
উদাহরণ
কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)
// 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
* }
*/ 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)
from pprint import pprint
# FeatureCollection of power plants in Belgium.
fc = ee.FeatureCollection('WRI/GPPD/power_plants').filter(
'country_lg == "Belgium"')
print('Power plant capacities (MW) summary stats:')
pprint(fc.aggregate_stats('capacitymw').getInfo())
# 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
# }
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2025-07-24 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-07-24 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[[["\u003cp\u003eCalculates descriptive statistics (sum, min, max, mean, standard deviation, and variance) 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 a dictionary containing the calculated statistics.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eUseful for understanding the distribution and central tendency of a property across features.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eExamples demonstrate using the function with power plant data to calculate capacity statistics.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# ee.FeatureCollection.aggregate_stats\n\nAggregates over a given property of the objects in a collection, calculating the sum, min, max, mean, sample standard deviation, sample variance, total standard deviation and total variance of the selected property.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| Usage | Returns |\n|-----------------------------------------------|------------|\n| FeatureCollection.aggregate_stats`(property)` | Dictionary |\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('Power plant capacities (MW) summary stats',\n fc.aggregate_stats('capacitymw'));\n\n/**\n * Expected ee.Dictionary output\n *\n * {\n * \"max\": 2910,\n * \"mean\": 201.34242424242427,\n * \"min\": 1.8,\n * \"sample_sd\": 466.4808892319684,\n * \"sample_var\": 217604.42001864797,\n * \"sum\": 13288.600000000002,\n * \"sum_sq\": 16819846.24,\n * \"total_count\": 66,\n * \"total_sd\": 462.9334545609107,\n * \"total_var\": 214307.38335169878,\n * \"valid_count\": 66,\n * \"weight_sum\": 66,\n * \"weighted_sum\": 13288.600000000002\n * }\n */\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\nfrom pprint import pprint\n\n# FeatureCollection of power plants in Belgium.\nfc = ee.FeatureCollection('WRI/GPPD/power_plants').filter(\n 'country_lg == \"Belgium\"')\n\nprint('Power plant capacities (MW) summary stats:')\npprint(fc.aggregate_stats('capacitymw').getInfo())\n\n# Expected ee.Dictionary output\n\n# {\n# \"max\": 2910,\n# \"mean\": 201.34242424242427,\n# \"min\": 1.8,\n# \"sample_sd\": 466.4808892319684,\n# \"sample_var\": 217604.42001864797,\n# \"sum\": 13288.600000000002,\n# \"sum_sq\": 16819846.24,\n# \"total_count\": 66,\n# \"total_sd\": 462.9334545609107,\n# \"total_var\": 214307.38335169878,\n# \"valid_count\": 66,\n# \"weight_sum\": 66,\n# \"weighted_sum\": 13288.600000000002\n# }\n```"]]
