ee.FeatureCollection.loadBigQueryTable

Lit les données d'une table BigQuery et présente les résultats sous forme de FeatureCollection.

Utilisation	Renvoie
ee.FeatureCollection.loadBigQueryTable(table, geometryColumn)	FeatureCollection

Argument	Type	Détails
table	Chaîne	Chemin d'accès à la table BigQuery au format "project.dataset.table".
geometryColumn	Chaîne, valeur par défaut : "null"	Nom de la colonne à utiliser comme géométrie principale des éléments géographiques. Si aucune valeur n'est spécifiée, la première colonne avec le type GEOGRAPHY est utilisée.

Exemples

Éditeur de code (JavaScript)

// Load stations from the New York Subway System.
var features = ee.FeatureCollection.loadBigQueryTable({
  table: 'bigquery-public-data.new_york_subway.stations',
  geometryColumn: 'station_geom',
});

// Display all relevant features on the map.
Map.setCenter(-73.90, 40.73, 11);
Map.addLayer(features,
             {'color': 'black'},
             'Stations from New York Subway System');

// Print all stations in the "Astoria" line.
var line = features.filter(ee.Filter.eq('line', 'Astoria'));
print(line);
Map.addLayer(line,
             {'color': 'yellow'},
             'Astoria line');

Configuration de Python

Consultez la page Environnement Python pour en savoir plus sur l'API Python et l'utilisation de geemap pour le développement interactif.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# Load stations from the New York Subway System.
features = ee.FeatureCollection.loadBigQueryTable(
    table="bigquery-public-data.new_york_subway.stations",
    geometryColumn="station_geom")

# Display all relevant features on the map.
m = geemap.Map()
m.set_center(-73.90, 40.73, 11)
m.add_layer(
    features, {'color': 'black'}, 'Stations from New York Subway System')

# Print all stations in the "Astoria" line.
line = features.filter(ee.Filter.eq('line', 'Astoria'))
display(line)
m.add_layer(line, {'color': 'yellow'}, 'Astoria line')
m