ee.FeatureCollection.aggregate_stats
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यह फ़ंक्शन, किसी कलेक्शन में मौजूद ऑब्जेक्ट की दी गई प्रॉपर्टी के आधार पर एग्रीगेट करता है. साथ ही, चुनी गई प्रॉपर्टी के लिए, जोड़, कम से कम, ज़्यादा से ज़्यादा, औसत, सैंपल स्टैंडर्ड डेविएशन, सैंपल वैरियंस, कुल स्टैंडर्ड डेविएशन, और कुल वैरियंस कैलकुलेट करता है.
| इस्तेमाल | रिटर्न |
|---|
FeatureCollection.aggregate_stats(property) | शब्दकोश |
| 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('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
* }
*/
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)
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
# }
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 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```"]]
