공지사항:
2025년 4월 15일 전에 Earth Engine 사용을 위해 등록된 모든 비상업용 프로젝트는 액세스 권한을 유지하기 위해
비상업용 자격 요건을 인증해야 합니다. 2025년 9월 26일까지 인증하지 않으면 액세스가 보류될 수 있습니다.
ee.FeatureCollection.reduceColumns
컬렉션을 사용해 정리하기
내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.
지정된 선택기를 사용하여 입력을 결정하고 컬렉션의 각 요소에 리듀서를 적용합니다.
출력 이름이 키로 지정된 결과의 사전을 반환합니다.
| 사용 | 반환 값 |
|---|
FeatureCollection.reduceColumns(reducer, selectors, weightSelectors) | 딕셔너리 |
| 인수 | 유형 | 세부정보 |
|---|
다음과 같은 경우: collection | FeatureCollection | 집계할 컬렉션입니다. |
reducer | 감소기 | 적용할 리듀서입니다. |
selectors | 목록 | 리듀서의 각 입력에 대한 선택기입니다. |
weightSelectors | 목록, 기본값: null | 리듀서의 가중치가 적용된 각 입력의 선택기입니다. |
예
코드 편집기 (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 설정
Python API 및 geemap를 사용한 대화형 개발에 관한 자세한 내용은
Python 환경 페이지를 참고하세요.
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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최종 업데이트: 2025-10-30(UTC)
[null,null,["최종 업데이트: 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"]]