ee.FeatureCollection.makeArray
Restez organisé à l'aide des collections
Enregistrez et classez les contenus selon vos préférences.
Ajoutez un tableau à une dimension à chaque entité d'une collection en combinant une liste de propriétés pour chaque entité dans un tableau à une dimension. Toutes les propriétés doivent être des valeurs numériques. Si une entité ne contient pas toutes les propriétés nommées ou si l'une d'elles n'est pas numérique, elle sera supprimée de la collection résultante.
| Utilisation | Renvoie |
|---|
FeatureCollection.makeArray(properties, name) | FeatureCollection |
| Argument | Type | Détails |
|---|
ceci : collection | FeatureCollection | Collection d'entrée à partir de laquelle les propriétés seront sélectionnées. |
properties | Liste | Propriétés à sélectionner. |
name | Chaîne, valeur par défaut : "array" | Nom de la nouvelle propriété de tableau. |
Exemples
Éditeur de code (JavaScript)
// FeatureCollection of power plants in Belgium.
var fc = ee.FeatureCollection('WRI/GPPD/power_plants')
.filter('country_lg == "Belgium"');
// A list of feature properties to combine into an array
// (power generation by year).
var properties = ['gwh_2013', 'gwh_2014', 'gwh_2015', 'gwh_2016'];
// Add array of power-generation-by-year property to features.
fc = fc.makeArray(properties, 'gwh_by_year');
print('FeatureCollection with array of selected properties added', fc);
print('See example of new "gwh_by_year" property', fc.first().toDictionary());
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)
from pprint import pprint
# FeatureCollection of power plants in Belgium.
fc = ee.FeatureCollection('WRI/GPPD/power_plants').filter(
'country_lg == "Belgium"')
# A list of feature properties to combine into an array
# (power generation by year).
properties = ['gwh_2013', 'gwh_2014', 'gwh_2015', 'gwh_2016']
# Add array of power-generation-by-year property to features.
fc = fc.makeArray(properties, 'gwh_by_year')
print('FeatureCollection with array of selected properties added:',
fc.getInfo())
print('See example of new "gwh_by_year" property:')
pprint(fc.first().toDictionary().getInfo())
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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\u003emakeArray()\u003c/code\u003e combines specified numeric properties of features within a FeatureCollection into a new 1-D array property.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eFeatures lacking any of the specified properties, or containing non-numeric values in those properties, are excluded from the output.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe resulting FeatureCollection contains the original features with an added array property holding the combined values.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe array property is named using the 'name' argument, defaulting to "array" if not provided.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# ee.FeatureCollection.makeArray\n\nAdd a 1-D Array to each feature in a collection by combining a list of properties for each feature into a 1-D Array. All of the properties must be numeric values. If a feature doesn't contain all of the named properties, or any of them aren't numeric, the feature will be dropped from the resulting collection.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| Usage | Returns |\n|-----------------------------------------------------|-------------------|\n| FeatureCollection.makeArray`(properties, `*name*`)` | FeatureCollection |\n\n| Argument | Type | Details |\n|--------------------|--------------------------|--------------------------------------------------------------|\n| this: `collection` | FeatureCollection | The input collection from which properties will be selected. |\n| `properties` | List | The properties to select. |\n| `name` | String, default: \"array\" | The name of the new array property. |\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\n// A list of feature properties to combine into an array\n// (power generation by year).\nvar properties = ['gwh_2013', 'gwh_2014', 'gwh_2015', 'gwh_2016'];\n\n// Add array of power-generation-by-year property to features.\nfc = fc.makeArray(properties, 'gwh_by_year');\n\nprint('FeatureCollection with array of selected properties added', fc);\nprint('See example of new \"gwh_by_year\" property', fc.first().toDictionary());\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\n# A list of feature properties to combine into an array\n# (power generation by year).\nproperties = ['gwh_2013', 'gwh_2014', 'gwh_2015', 'gwh_2016']\n\n# Add array of power-generation-by-year property to features.\nfc = fc.makeArray(properties, 'gwh_by_year')\n\nprint('FeatureCollection with array of selected properties added:',\n fc.getInfo())\nprint('See example of new \"gwh_by_year\" property:')\npprint(fc.first().toDictionary().getInfo())\n```"]]
