ArcMap

汇总统计数据

摘要

为表中字段计算汇总统计数据。

用法

  • 输出表将由包含统计运算结果的字段组成。

  • 使用此工具可执行以下统计运算：总和、平均值、最小值、最大值、范围、标准差、计数、第一个和最后一个。中值运算不可用。

  • 将使用以下命名约定为每种统计类型创建字段：SUM_<field>、MEAN_<field>、MIN_<field>、MAX_<field>、RANGE_<field>、STD_<field>、COUNT_<field>、FIRST_<field>、LAST_<field>（其中 <field> 是计算统计数据的输入字段的名称）。当输出表是 dBASE 表时，字段名称会被截断为 10 个字符。

  • 如果已指定案例分组字段，则单独为每个唯一属性值计算统计数据。如果未指定案例分组字段，则输出表中将仅包含一条记录。如果已指定一个案例分组字段，则每个案例分组字段值均有一条对应的记录。

  • 空值将被排除在所有统计计算之外。例如，10、5 和空值的平均值为 7.5 ((10+5)/2)。COUNT 工具可返回统计计算中所包括值的数目，如本例中为 2。

  • 统计字段参数添加字段按钮仅可以在“模型构建器”中使用。在模型构建器中，如果先前的工具尚未运行或其派生数据不存在，则可能不会使用字段名称来填充统计字段参数。添加字段按钮可用于添加所需字段，以完成“汇总统计数据”对话框并继续构建模型。

  • 使用图层时，仅使用当前所选要素计算统计数据。

语法

Statistics_analysis (in_table, out_table, {statistics_fields}, {case_field})
参数说明数据类型
in_table

包含用于计算统计数据的字段的输入表。输入可以是 INFO 表、dBASE 表、OLE DB 表、VPF 表或要素类。

Table View; Raster Layer
out_table

将存储计算的统计数据的输出 dBASE 或地理数据库表。

Table
statistics_fields
[[field, {statistic_type}],...]
(可选)

包含用于计算指定统计数据的属性值的数字字段。可以指定多项统计数据和字段组合。空值将被排除在所有统计计算之外。

可使用第一种和最后一种统计来对文本属性字段进行汇总。可使用任何一种统计来对数值属性字段进行汇总。

可用统计类型如下：

  • SUM - 添加指定字段的合计值。
  • MEAN - 计算指定字段的平均值。
  • MIN - 查找指定字段所有记录的最小值。
  • MAX - 查找指定字段所有记录的最大值。
  • RANGE - 查找指定字段的值范围（最大值 - 最小值）。
  • STD - 查找指定字段中的值的标准差。
  • COUNT - 查找统计计算中包括的值的数目。计数范围包括除空值外的每个值。要确定字段中的空值数，请在相应字段上创建计数，然后在另一个不包含空值的字段上创建计数（例如 OID，如果存在的话），然后将这两个值相减。
  • FIRST - 查找输入中的第一条记录，并使用该记录的指定字段值。
  • LAST - 查找输入中最后一条记录，并使用该记录的指定字段值。
Value Table
case_field
[case_field,...]
(可选)

“输入”中用于为每个唯一属性值（如果指定多个字段，则为属性值组合）单独计算的统计数据的字段。

Field

代码示例

统计数据示例（Python 窗口）

以下 Python 窗口脚本演示了如何在即时模式下使用 Statistics 工具。

import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/data/Habitat_Analysis.gdb"
arcpy.Statistics_analysis("futrds", "C:/output/output.gdb/stats", [["Shape_Length", "SUM"]], "NM")
统计数据示例 2（独立脚本）

以下独立脚本汇总了主要道路 150 英尺范围内的植被区域。

# Description: Summarize the vegetation by area within 150 feet of major roads
 
# Import system modules
import arcpy
 
# Set environment settings
arcpy.env.workspace = "C:/data"
 
# Set local variables
inRoads = "majorrds.shp"
outBuffer = "C:/output/output.gdb/buffer_out"
bufferDistance = "250 feet"
inVegetation = "Habitat_Analysis.gdb/vegtype"
outClip = "C:/output/output.gdb/clip_out"
joinField = "HOLLAND95"
joinTable = "c:/data/vegtable.dbf"
joinedField = "HABITAT"
outStatsTable = "C:/output/output.gdb/stats_out"
statsFields = [["Shape_Area", "SUM"]]
 
# Execute Buffer to get a buffer of major roads
arcpy.Buffer_analysis(inRoads, outBuffer, bufferDistance, dissolve_option="ALL")
 
# Execute Clip using the buffer output to get a clipped feature class
#  of vegetation
arcpy.Clip_analysis(inVegetation, outBuffer, outClip)
 
# Execute JoinField to add the vegetation type
arcpy.JoinField_management(outClip, joinField, joinTable, joinField, joinedField)
 
# Execute Statistics to get the area of each vegetation type within
#  the clipped buffer.
arcpy.Statistics_analysis(outClip, outStatsTable, statsFields, joinedField)
统计数据示例 3（独立脚本）

以下独立脚本循环遍历数据集的属性字段并构造 statistics_fields 参数，从而计算各个数值字段的 SUM 统计量。

# Description: Script that runs the Summary Statistic tool to calculate the
#   Sum statistic for every numeric field based on a unique case field
# Import system modules
import arcpy
# Set environment settings
arcpy.env.workspace = "C:/data/f.gdb"
# Set local variables
intable = "intable"
outtable = "sumstats"
casefield = "Name"
stats = []
# Loop through all fields in the Input Table
for field in arcpy.ListFields(intable):
    # Just find the fields that have a numeric type
    if field.type in ("Double", "Integer", "Single", "SmallInteger"):
        # Add the field name and Sum statistic type
        #    to the list of fields to summarize
        stats.append([field.name, "Sum"])
# Correct formatting of stats [["Field1", "Sum"], ["Field2", "Sum"], ...]
# Run the Summary Statistics tool with the stats list
arcpy.Statistics_analysis(intable, outtable, stats, casefield)
Statistics 示例 4（独立脚本）

以下脚本使用 pandas DataFrame 来访问和显示 Statistics 工具的表格结果。

import arcpy
import pandas
import os
arcpy.env.overwriteOutput = True
in_table = r"d:\data\states.shp"
out_table = r"in_memory\stats_table"
stat_fields = [['POP1990', 'SUM'], ['POP1997', 'SUM']]
stats = arcpy.Statistics_analysis(in_table, out_table, stat_fields,
                                  case_field='SUB_REGION')
# Get a list of field names to display
field_names = [i.name for i in arcpy.ListFields(out_table) if i.type != 'OID']
# Open a cursor to extract results from stats table
cursor = arcpy.da.SearchCursor(out_table, field_names)
# Create a pandas dataframe to display results
df = pandas.DataFrame(data=[row for row in cursor],
                      columns=field_names)
print(df)

环境

许可信息

  • ArcGIS Desktop Basic: 是
  • ArcGIS Desktop Standard: 是
  • ArcGIS Desktop Advanced: 是

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