Statistiche delle colonne FeatureCollection

Per ridurre le proprietà degli elementi in un FeatureCollection, utilizza featureCollection.reduceColumns(). Considera il seguente esempio pratico:

Editor di codice (JavaScript)

// Make a toy FeatureCollection.
var aFeatureCollection = ee.FeatureCollection([
  ee.Feature(null, {foo: 1, weight: 1}),
  ee.Feature(null, {foo: 2, weight: 2}),
  ee.Feature(null, {foo: 3, weight: 3}),
]);

// Compute a weighted mean and display it.
print(aFeatureCollection.reduceColumns({
  reducer: ee.Reducer.mean(),
  selectors: ['foo'],
  weightSelectors: ['weight']
}));

Configurazione di Python

Per informazioni sull'API Python e sull'utilizzo di geemap per lo sviluppo interattivo, consulta la pagina Ambiente Python.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# Make a toy FeatureCollection.
a_feature_collection = ee.FeatureCollection([
    ee.Feature(None, {'foo': 1, 'weight': 1}),
    ee.Feature(None, {'foo': 2, 'weight': 2}),
    ee.Feature(None, {'foo': 3, 'weight': 3}),
])

# Compute a weighted mean and display it.
display(
    a_feature_collection.reduceColumns(
        reducer=ee.Reducer.mean(), selectors=['foo'], weightSelectors=['weight']
    )
)

Tieni presente che gli input vengono ponderati in base alla proprietà weight specificata. Il risultato è quindi:

mean: 2.333333333333333

Come esempio più complesso, prendiamo un FeatureCollection di lotti censuari degli Stati Uniti con i dati del censimento come attributi. Le variabili di interesse sono la popolazione totale e il numero totale di unità abitative. Puoi ottenere le relative somme fornendo un argomento di riduzione sommativo a reduceColumns() e stampando il risultato:

Editor di codice (JavaScript)

// Load US census data as a FeatureCollection.
var census = ee.FeatureCollection('TIGER/2010/Blocks');

// Filter the collection to include only Benton County, OR.
var benton = census.filter(
  ee.Filter.and(
    ee.Filter.eq('statefp10', '41'),
    ee.Filter.eq('countyfp10', '003')
  )
);

// Display Benton County census blocks.
Map.setCenter(-123.27, 44.57, 13);
Map.addLayer(benton);

// Compute sums of the specified properties.
var properties = ['pop10', 'housing10'];
var sums = benton
    .filter(ee.Filter.notNull(properties))
    .reduceColumns({
      reducer: ee.Reducer.sum().repeat(2),
      selectors: properties
    });

// Print the resultant Dictionary.
print(sums);

Configurazione di Python

Per informazioni sull'API Python e sull'utilizzo di geemap per lo sviluppo interattivo, consulta la pagina Ambiente Python.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# Load US census data as a FeatureCollection.
census = ee.FeatureCollection('TIGER/2010/Blocks')

# Filter the collection to include only Benton County, OR.
benton = census.filter(
    ee.Filter.And(
        ee.Filter.eq('statefp10', '41'), ee.Filter.eq('countyfp10', '003')
    )
)

# Display Benton County census blocks.
m = geemap.Map()
m.set_center(-123.27, 44.57, 13)
m.add_layer(benton)
display(m)

# Compute sums of the specified properties.
properties = ['pop10', 'housing10']
sums = benton.filter(ee.Filter.notNull(properties)).reduceColumns(
    reducer=ee.Reducer.sum().repeat(2), selectors=properties
)

# Print the resultant Dictionary.
display(sums)

L'output è un Dictionary che rappresenta la proprietà aggregata in base al riduttore specificato:

sum: [85579,36245]

Tieni presente che l'esempio riportato sopra utilizza il filtro notNull() per includere solo gli elementi con voci non nulle per le proprietà selezionate nella raccolta da ridurre. È buona norma verificare la presenza di voci null per rilevare dati mancanti imprevisti ed evitare errori derivanti da calcoli che includono valori null.

Inoltre, tieni presente che, a differenza di imageCollection.reduce(), in cui i riduttori vengono ripetuti automaticamente per ogni banda, i riduttori in un FeatureCollection devono essere ripetuti esplicitamente utilizzando repeat(). Nello specifico, ripeti il riduttore m volte per m input. Il seguente errore potrebbe essere generato a causa della mancata ripetizione del riduttore: