お知らせ: 
2025 年 4 月 15 日より前に Earth Engine の使用を登録したすべての非商用プロジェクトは、アクセスを維持するために
非商用目的での利用資格を確認する必要があります。2025 年 9 月 26 日までに確認が完了していない場合、アクセスが保留されることがあります。
  
        
 
       
     
  
  
  
    
  
  
  
    
      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 環境の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 2025-10-30 UTC。
  
  
  
    
      [null,null,["最終更新日 2025-10-30 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"]]