ee.FeatureCollection.aggregate_total_sd
Restez organisé à l'aide des collections
Enregistrez et classez les contenus selon vos préférences.
Agrège une propriété donnée des objets d'une collection, en calculant l'écart-type total des valeurs de la propriété sélectionnée.
| Utilisation | Renvoie |
|---|
FeatureCollection.aggregate_total_sd(property) | Nombre |
| Argument | Type | Détails |
|---|
ceci : collection | FeatureCollection | Collection à agréger. |
property | Chaîne | Propriété à utiliser pour chaque élément de la collection. |
Exemples
Éditeur de code (JavaScript)
// FeatureCollection of power plants in Belgium.
var fc = ee.FeatureCollection('WRI/GPPD/power_plants')
.filter('country_lg == "Belgium"');
print('Total std. deviation of power plant capacities (MW)',
fc.aggregate_total_sd('capacitymw')); // 462.9334545609107
Configuration de Python
Consultez la page
Environnement Python pour en savoir plus sur l'API Python et sur l'utilisation de geemap pour le développement interactif.
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('Total std. deviation of power plant capacities (MW):',
fc.aggregate_total_sd('capacitymw').getInfo()) # 462.9334545609107
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Dernière mise à jour le 2025/07/26 (UTC).
[null,null,["Dernière mise à jour le 2025/07/26 (UTC)."],[[["\u003cp\u003e\u003ccode\u003eaggregate_total_sd\u003c/code\u003e calculates the total standard deviation of a specified property across all features within a FeatureCollection.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eIt takes a FeatureCollection and the property name as input, returning the total standard deviation as a number.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThis function is useful for understanding the dispersion or variability of a specific property within a dataset, like the capacities of power plants in a region.\u003c/p\u003e\n"]]],["The `aggregate_total_sd` function calculates the total standard deviation of a specified property across a FeatureCollection. It takes the collection and the property name as input, returning a numerical value representing the total standard deviation. In practice, you can use the function to calculate the total standard deviation of power plant capacities (MW) in a given Feature Collection, as shown in the provided examples. Both Python and JavaScript code snippets are available.\n"],null,["# ee.FeatureCollection.aggregate_total_sd\n\nAggregates over a given property of the objects in a collection, calculating the total std. deviation of the values of the selected property.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| Usage | Returns |\n|--------------------------------------------------|---------|\n| FeatureCollection.aggregate_total_sd`(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('Total std. deviation of power plant capacities (MW)',\n fc.aggregate_total_sd('capacitymw')); // 462.9334545609107\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('Total std. deviation of power plant capacities (MW):',\n fc.aggregate_total_sd('capacitymw').getInfo()) # 462.9334545609107\n```"]]
