Earth Engine は、共有コンピューティング リソースを保護し、すべてのユーザーに信頼性の高いパフォーマンスを提供するために、
非商用割り当て階層を導入しています。すべての非商用プロジェクトは、
2026 年 4 月 27 日までに割り当て階層を選択する必要があります。選択しない場合は、デフォルトでコミュニティ階層が使用されます。階層の割り当ては、
2026 年 4 月 27 日に(階層の選択日に関係なく)すべてのプロジェクトで有効になります。
詳細
ee.FeatureCollection.reduceColumns
コレクションでコンテンツを整理
必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。
指定されたセレクタを使用して入力を決定し、コレクションの各要素にリデューサーを適用します。
出力名でキー設定された結果のディクショナリを返します。
| 用途 | 戻り値 |
|---|
FeatureCollection.reduceColumns(reducer, selectors, weightSelectors) | Dictionary |
| 引数 | タイプ | 詳細 |
|---|
これ: collection | FeatureCollection | 集計するコレクション。 |
reducer | レデューサ | 適用するレデューサ。 |
selectors | リスト | リデューサーの各入力のセレクタ。 |
weightSelectors | リスト、デフォルト: null | リデューサーの重み付けされた各入力のセレクタ。 |
例
コードエディタ(JavaScript)
// FeatureCollection of power plants in Belgium.
var fc = ee.FeatureCollection('WRI/GPPD/power_plants')
.filter('country_lg == "Belgium"');
// Calculate mean of a single FeatureCollection property.
var propMean = fc.reduceColumns({
reducer: ee.Reducer.mean(),
selectors: ['gwh_estimt']
});
print('Mean of a single property', propMean);
// Calculate mean of multiple FeatureCollection properties.
var propsMean = fc.reduceColumns({
reducer: ee.Reducer.mean().repeat(2),
selectors: ['gwh_estimt', 'capacitymw']
});
print('Mean of multiple properties', propsMean);
// Calculate weighted mean of a single FeatureCollection property. Add a fuel
// source weight property to the FeatureCollection.
var fuelWeights = ee.Dictionary({
Wind: 0.9,
Gas: 0.2,
Oil: 0.2,
Coal: 0.1,
Hydro: 0.7,
Biomass: 0.5,
Nuclear: 0.3
});
fc = fc.map(function(feature) {
return feature.set('weight', fuelWeights.getNumber(feature.get('fuel1')));
});
var weightedMean = fc.reduceColumns({
reducer: ee.Reducer.mean(),
selectors: ['gwh_estimt'],
weightSelectors: ['weight']
});
print('Weighted mean of a single property', weightedMean);
Python の設定
Python API とインタラクティブな開発での geemap の使用については、
Python 環境ページをご覧ください。
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"')
# Calculate mean of a single FeatureCollection property.
prop_mean = fc.reduceColumns(**{
'reducer': ee.Reducer.mean(),
'selectors': ['gwh_estimt']
})
display('Mean of a single property:', prop_mean)
# Calculate mean of multiple FeatureCollection properties.
props_mean = fc.reduceColumns(**{
'reducer': ee.Reducer.mean().repeat(2),
'selectors': ['gwh_estimt', 'capacitymw']
})
display('Mean of multiple properties:', props_mean)
# Calculate weighted mean of a single FeatureCollection property. Add a fuel
# source weight property to the FeatureCollection.
def get_fuel(feature):
return feature.set('weight', fuel_weights.getNumber(feature.get('fuel1')))
fuel_weights = ee.Dictionary({
'Wind': 0.9,
'Gas': 0.2,
'Oil': 0.2,
'Coal': 0.1,
'Hydro': 0.7,
'Biomass': 0.5,
'Nuclear': 0.3
})
fc = fc.map(get_fuel)
weighted_mean = fc.reduceColumns(**{
'reducer': ee.Reducer.mean(),
'selectors': ['gwh_estimt'],
'weightSelectors': ['weight']
})
display('Weighted mean of a single property:', weighted_mean)
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最終更新日 2026-04-20 UTC。
[null,null,["最終更新日 2026-04-20 UTC。"],[],["The `reduceColumns` function applies a reducer to a FeatureCollection, generating a dictionary of results. It uses `selectors` to specify input properties and can use `weightSelectors` for weighted inputs. The function takes a `reducer`, and a list of `selectors` and `weightSelectors`. This method can calculate means of single or multiple properties and weighted means by using a reducer and specifying properties to calculate on. The results are returned as a dictionary.\n"]]