Статистика столбцов FeatureCollection

Чтобы уменьшить свойства объектов в FeatureCollection , используйте featureCollection.reduceColumns() . Рассмотрим следующий пример игрушки:

Редактор кода (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']
}));

Настройка Python

См. страницу «Среда Python» для получения информации об API Python и использовании geemap для интерактивной разработки.

import ee
import geemap.core as geemap

Колаб (Питон) 

# 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']
    )
)

Обратите внимание, что входные данные взвешиваются в соответствии с указанным свойством weight . Таким образом, результат:

mean: 2.333333333333333

В качестве более сложного примера рассмотрим FeatureCollection блоков переписи населения США с данными переписи в качестве атрибутов. Переменными, представляющими интерес, являются общая численность населения и общее количество единиц жилья. Вы можете получить их сумму(ы), предоставив аргумент суммирующего редуктора функции reduceColumns() и распечатав результат:

Редактор кода (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);

Настройка Python

См. страницу «Среда Python» для получения информации об API Python и использовании geemap для интерактивной разработки.

import ee
import geemap.core as geemap

Колаб (Питон) 

# 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)

Результатом является Dictionary представляющий агрегированное свойство в соответствии с указанным редуктором:

sum: [85579,36245]

Обратите внимание, что в приведенном выше примере используется фильтр notNull() для включения только объектов с ненулевыми записями для выбранных свойств в сокращаемой коллекции. Рекомендуется проверять наличие нулевых записей, чтобы обнаружить непредвиденные пропущенные данные и избежать ошибок, возникающих в результате вычислений, включающих нулевые значения.

Также обратите внимание, что в отличие от imageCollection.reduce() , в котором редукторы автоматически повторяются для каждого канала, редукторы в FeatureCollection должны повторяться явно с помощью repeat() . В частности, повторите редуктор m раз для m входов. В результате не повторения редуктора может возникнуть следующая ошибка: