ee.FeatureCollection.aggregate_sum
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 tổng các giá trị của thuộc tính đã chọn.
| Cách sử dụng | Giá trị trả về |
|---|
FeatureCollection.aggregate_sum(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('Sum of power plant capacities (MW)',
fc.aggregate_sum('capacitymw')); // 13288.600000000002
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('Sum of power plant capacities (MW):',
fc.aggregate_sum('capacitymw').getInfo()) # 13288.600000000002
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\u003e\u003ccode\u003eaggregate_sum()\u003c/code\u003e calculates the total sum of a specified property's values across all features within a FeatureCollection.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eIt takes a FeatureCollection and the property name as input.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe result is a single number representing the total sum.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThis function is useful for calculations like finding the total capacity of power plants in a region, as demonstrated in the example.\u003c/p\u003e\n"]]],["The `aggregate_sum` function calculates the sum of a specified property across a FeatureCollection. It takes a FeatureCollection and a property name as input. For each element in the collection, it sums the values of the provided property. The function returns a single number representing the total sum. For instance, it can be used to sum the power capacity (in MW) of all power plants in Belgium from a FeatureCollection.\n"],null,["# ee.FeatureCollection.aggregate_sum\n\nAggregates over a given property of the objects in a collection, calculating the sum of the values of the selected property.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| Usage | Returns |\n|---------------------------------------------|---------|\n| FeatureCollection.aggregate_sum`(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('Sum of power plant capacities (MW)',\n fc.aggregate_sum('capacitymw')); // 13288.600000000002\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('Sum of power plant capacities (MW):',\n fc.aggregate_sum('capacitymw').getInfo()) # 13288.600000000002\n```"]]
