DataTable グラフ

ui.Chart 関数は、Google グラフの DataTable クラスと同じ構造のクライアントサイド JSON オブジェクトからグラフをレンダリングしますが、DataTable メソッドと変更可能性がありません。基本的には、観測値を表す行と観測属性を表す列を持つ 2 次元テーブルです。Earth Engine でのグラフ作成用の柔軟なベース インターフェースを提供します。高度なグラフのカスタマイズが必要な場合に適しています。

DataTable 個のスキーマ

Earth Engine で疑似 DataTable を定義する方法は、JavaScript 2 次元配列と JavaScript リテラル オブジェクトの 2 つがあります。ほとんどのアプリケーションでは、2 次元配列を作成するのが最も簡単な方法です。どちらの場合も、ui.Chart に渡されるテーブルはクライアントサイド オブジェクトである必要があります。手動でコード化されたテーブルは本来クライアントサイドですが、計算されたオブジェクトは evaluate を使用してクライアントサイドに転送する必要があります。サーバーサイド オブジェクトとクライアントサイド オブジェクトの違いについて詳しくは、クライアントとサーバーのページをご覧ください。

JavaScript 配列

2 次元の DataTable は、行と列の配列で構成されます。行は観測値で、列は属性です。最初の列は X 軸の値を定義し、追加の列は Y 軸の系列の値を定義します。最初の行は列ヘッダーである必要があります。最も単純なヘッダーは、一連の列ラベルです。次の配列 DataTable は、選択した州の人口を示しています。

var dataTable = [
  ['State', 'Population'],
  ['CA', 37253956],
  ['NY', 19378102],
  ['IL', 12830632],
  ['MI', 9883640],
  ['OR', 3831074],
];

必要に応じて、列に、ドメイン（X 軸）とデータ（Y 軸の系列）の定義以外のロール（アノテーション、区間、ツールチップ、スタイルなど）を指定できます。次の例では、ヘッダー配列が一連のオブジェクトとして示されています。各列のロールが明示的に定義されています。各 Google グラフの種類で使用できる列のロールについては、それぞれのドキュメント（縦棒グラフのデータ形式など）をご覧ください。

var dataTable = [
  [{role: 'domain'}, {role: 'data'}, {role: 'annotation'}],
  ['CA', 37253956, '37.2e6'],
  ['NY', 19378102, '19.3e6'],
  ['IL', 12830632, '12.8e6'],
  ['MI', 9883640, '9.8e6'],
  ['OR', 3831074, '3.8e6'],
];

列のプロパティは次のように指定します。

パラメータ	タイプ	定義
type	文字列（推奨）	列のデータ型: 'string'、'number'、'boolean'、'date'、'datetime'、'timeofday'。
label	文字列（推奨）	列のラベル、グラフの凡例の系列ラベル。
role	文字列（推奨）	列のロール（縦棒グラフのロールなど）。
pattern	文字列、省略可	列値の表示方法を指定する数値（または日付）形式文字列。

JavaScript オブジェクト

DataTable は、行オブジェクトと列オブジェクトの配列が指定された JavaScript リテラル オブジェクトとしてフォーマットできます。列パラメータと行パラメータを指定する手順については、こちらのガイドをご覧ください。

var dataTable = {
  cols: [{id: 'name', label: 'State', type: 'string'},
         {id: 'pop', label: 'Population', type: 'number'}],
  rows: [{c: [{v: 'CA'}, {v: 37253956}]},
         {c: [{v: 'NY'}, {v: 19378102}]},
         {c: [{v: 'IL'}, {v: 12830632}]},
         {c: [{v: 'MI'}, {v: 9883640}]},
         {c: [{v: 'OR'}, {v: 3831074}]}]
};

手動 DataTable のグラフ

グラフに表示する少量の静的データがあるとします。JavaScript の配列またはオブジェクト仕様を使用して、ui.Chart 関数に渡す入力を作成します。ここでは、2010 年の米国国勢調査から選択した州の人口が、列プロパティを定義する列見出しオブジェクトを含む JavaScript 配列としてエンコードされています。3 番目の列は 'annotation' のロールに指定されています。この列には、グラフ内の各観測に人口がアノテーションとして追加されます。

コードエディタ（JavaScript）

// Define a DataTable using a JavaScript array with a column property header.
var dataTable = [
  [
    {label: 'State', role: 'domain', type: 'string'},
    {label: 'Population', role: 'data', type: 'number'},
    {label: 'Pop. annotation', role: 'annotation', type: 'string'}
  ],
  ['CA', 37253956, '37.2e6'],
  ['NY', 19378102, '19.3e6'],
  ['IL', 12830632, '12.8e6'],
  ['MI', 9883640, '9.8e6'],
  ['OR', 3831074, '3.8e6']
];

// Define the chart and print it to the console.
var chart = ui.Chart(dataTable).setChartType('ColumnChart').setOptions({
  title: 'State Population (US census, 2010)',
  legend: {position: 'none'},
  hAxis: {title: 'State', titleTextStyle: {italic: false, bold: true}},
  vAxis: {title: 'Population', titleTextStyle: {italic: false, bold: true}},
  colors: ['1d6b99']
});
print(chart);

計算された DataTable グラフ

DataTable 配列は、evaluate を介してサーバーからクライアントに渡される 2 次元 ee.List から作成できます。一般的なシナリオは、ee.FeatureCollection または ee.ImageCollection のプロパティ、またはそれらの要素ごとの減算を DataTable に変換することです。次の例で適用される戦略では、指定された要素を減らす ee.ImageCollection に関数をマッピングし、減算結果から ee.List を組み立て、リストを 'row' というプロパティとして返された要素に接続します。新しいコレクションの各要素には、DataTable 内の行を表す 1 次元の ee.List があります。aggregate_array() 関数は、すべての 'row' プロパティを親 ee.List に集約し、DataTable に必要な形状の 2D サーバーサイド ee.List を作成するために使用されます。カスタム列ヘッダーがテーブルに連結され、結果が evaluate でクライアントサイドに転送され、ui.Chart 関数を使用してレンダリングされます。

注: evaluate 関数内から出力されたグラフは、コンソールまたは ui.Panel ウィジェットに「グラフの生成中...」メッセージがすぐに表示されません。リクエストが実行され、結果がクライアントに転送されるまで待ちます。

リージョン別の時系列

この例は、森林生態系地域の MODIS 由来の NDVI と EVI 植生指数の時系列を示しています。シリーズ内の各画像はエコリージョンごとに縮小され、その結果は 'row' プロパティとして組み立てられ、DataTable に集約されてクライアントに渡され、ui.Chart でグラフ化されます。このスニペットでは、ui.Chart.image.series グラフの例で生成されたものと同じグラフが生成されます。

コードエディタ（JavaScript）

// Import the example feature collection and subset the forest feature.
var forest = ee.FeatureCollection('projects/google/charts_feature_example')
                 .filter(ee.Filter.eq('label', 'Forest'));

// Load MODIS vegetation indices data and subset a decade of images.
var vegIndices = ee.ImageCollection('MODIS/061/MOD13A1')
                     .filter(ee.Filter.date('2010-01-01', '2020-01-01'))
                     .select(['NDVI', 'EVI']);

// Define a function to format an image timestamp as a JavaScript Date string.
function formatDate(img) {
  var millis = img.date().millis().format();
  return ee.String('Date(').cat(millis).cat(')');
}

// Build a feature collection where each feature has a property that represents
// a DataFrame row.
var reductionTable = vegIndices.map(function(img) {
  // Reduce the image to the mean of pixels intersecting the forest ecoregion.
  var stat = img.reduceRegion(
      {reducer: ee.Reducer.mean(), geometry: forest, scale: 500});

  // Extract the reduction results along with the image date.
  var date = formatDate(img);   // x-axis values.
  var evi = stat.get('EVI');    // y-axis series 1 values.
  var ndvi = stat.get('NDVI');  // y-axis series 2 values.

  // Make a list of observation attributes to define a row in the DataTable.
  var row = ee.List([date, evi, ndvi]);

  // Return the row as a property of an ee.Feature.
  return ee.Feature(null, {'row': row});
});

// Aggregate the 'row' property from all features in the new feature collection
// to make a server-side 2-D list (DataTable).
var dataTableServer = reductionTable.aggregate_array('row');

// Define column names and properties for the DataTable. The order should
// correspond to the order in the construction of the 'row' property above.
var columnHeader = ee.List([[
  {label: 'Date', role: 'domain', type: 'date'},
  {label: 'EVI', role: 'data', type: 'number'},
  {label: 'NDVI', role: 'data', type: 'number'}
]]);

// Concatenate the column header to the table.
dataTableServer = columnHeader.cat(dataTableServer);

// Use 'evaluate' to transfer the server-side table to the client, define the
// chart and print it to the console.
dataTableServer.evaluate(function(dataTableClient) {
  var chart = ui.Chart(dataTableClient).setOptions({
    title: 'Average Vegetation Index Value by Date for Forest',
    hAxis: {
      title: 'Date',
      titleTextStyle: {italic: false, bold: true},
    },
    vAxis: {
      title: 'Vegetation index (x1e4)',
      titleTextStyle: {italic: false, bold: true}
    },
    lineWidth: 5,
    colors: ['e37d05', '1d6b99'],
    curveType: 'function'
  });
  print(chart);
});

区間グラフ

このグラフは、DataTable 列の 'role' プロパティを利用して、区間グラフを生成します。このグラフは、カリフォルニア州モントレー近郊のピクセルの年間 NDVI プロファイルと年次差異を示しています。年ごとの中央値は線で示され、絶対範囲と四分位範囲は帯で示されます。各区間を表すテーブル列は、'role' 列プロパティを 'interval' として設定することで、そのように割り当てられます。intervals.style グラフ プロパティを 'area' に設定すると、中央線の周りに帯が描画されます。

コードエディタ（JavaScript）

// Define a point to extract an NDVI time series for.
var geometry = ee.Geometry.Point([-121.679, 36.479]);

// Define a band of interest (NDVI), import the MODIS vegetation index dataset,
// and select the band.
var band = 'NDVI';
var ndviCol = ee.ImageCollection('MODIS/006/MOD13Q1').select(band);

// Map over the collection to add a day of year (doy) property to each image.
ndviCol = ndviCol.map(function(img) {
  var doy = ee.Date(img.get('system:time_start')).getRelative('day', 'year');
  // Add 8 to day of year number so that the doy label represents the middle of
  // the 16-day MODIS NDVI composite.
  return img.set('doy', ee.Number(doy).add(8));
});

// Join all coincident day of year observations into a set of image collections.
var distinctDOY = ndviCol.filterDate('2013-01-01', '2014-01-01');
var filter = ee.Filter.equals({leftField: 'doy', rightField: 'doy'});
var join = ee.Join.saveAll('doy_matches');
var joinCol = ee.ImageCollection(join.apply(distinctDOY, ndviCol, filter));

// Calculate the absolute range, interquartile range, and median for the set
// of images composing each coincident doy observation group. The result is
// an image collection with an image representative per unique doy observation
// with bands that describe the 0, 25, 50, 75, 100 percentiles for the set of
// coincident doy images.
var comp = ee.ImageCollection(joinCol.map(function(img) {
  var doyCol = ee.ImageCollection.fromImages(img.get('doy_matches'));

  return doyCol
      .reduce(ee.Reducer.percentile(
          [0, 25, 50, 75, 100], ['p0', 'p25', 'p50', 'p75', 'p100']))
      .set({'doy': img.get('doy')});
}));

// Extract the inter-annual NDVI doy percentile statistics for the
// point of interest per unique doy representative. The result is
// is a feature collection where each feature is a doy representative that
// contains a property (row) describing the respective inter-annual NDVI
// variance, formatted as a list of values.
var reductionTable = comp.map(function(img) {
  var stats = ee.Dictionary(img.reduceRegion(
      {reducer: ee.Reducer.first(), geometry: geometry, scale: 250}));

  // Order the percentile reduction elements according to how you want columns
  // in the DataTable arranged (x-axis values need to be first).
  var row = ee.List([
    img.get('doy'),            // x-axis, day of year.
    stats.get(band + '_p50'),  // y-axis, median.
    stats.get(band + '_p0'),   // y-axis, min interval.
    stats.get(band + '_p25'),  // y-axis, 1st quartile interval.
    stats.get(band + '_p75'),  // y-axis, 3rd quartile interval.
    stats.get(band + '_p100')  // y-axis, max interval.
  ]);

  // Return the row as a property of an ee.Feature.
  return ee.Feature(null, {row: row});
});

// Aggregate the 'row' properties to make a server-side 2-D array (DataTable).
var dataTableServer = reductionTable.aggregate_array('row');

// Define column names and properties for the DataTable. The order should
// correspond to the order in the construction of the 'row' property above.
var columnHeader = ee.List([[
  {label: 'Day of year', role: 'domain'},
  {label: 'Median', role: 'data'},
  {label: 'p0', role: 'interval'},
  {label: 'p25', role: 'interval'},
  {label: 'p75', role: 'interval'},
  {label: 'p100', role: 'interval'}
]]);

// Concatenate the column header to the table.
dataTableServer = columnHeader.cat(dataTableServer);

// Use 'evaluate' to transfer the server-side table to the client, define the
// chart and print it to the console.
dataTableServer.evaluate(function(dataTableClient) {
  var chart = ui.Chart(dataTableClient).setChartType('LineChart').setOptions({
    title: 'Annual NDVI Time Series with Inter-Annual Variance',
    intervals: {style: 'area'},
    hAxis: {
      title: 'Day of year',
      titleTextStyle: {italic: false, bold: true},
    },
    vAxis: {title: 'NDVI (x1e4)', titleTextStyle: {italic: false, bold: true}},
    colors: ['0f8755'],
    legend: {position: 'none'}
  });
  print(chart);
});

区間の表現方法はさまざまです。次の例では、intervals.style プロパティを 'boxes' に変更し、対応するボックス スタイルを使用して、バンドの代わりにボックスを使用しています。

dataTableServer.evaluate(function(dataTableClient) {
  var chart = ui.Chart(dataTableClient).setChartType('LineChart').setOptions({
    title: 'Annual NDVI Time Series with Inter-Annual Variance',
    intervals: {style: 'boxes', barWidth: 1, boxWidth: 1, lineWidth: 0},
    hAxis: {
      title: 'Day of year',
      titleTextStyle: {italic: false, bold: true},
    },
    vAxis: {title: 'NDVI (x1e4)', titleTextStyle: {italic: false, bold: true}},
    colors: ['0f8755'],
    legend: {position: 'none'}
  });
  print(chart);
});