GEE python apply函数 多参数

在Google Earth Engine (GEE) Python库中，`apply` 函数是一个强大的工具，用于对地理数据集中的每个像素或特征应用自定义的处理逻辑。它允许用户传递一个函数作为参数，并可以处理单参数、双参数或多参数的情况。

当你需要根据两个或更多关联的数据属性来改变某个字段时，你可以使用`apply`配合额外的参数。例如，如果你有一个包含地理位置和时间戳的DataFrame，你想计算每个位置在特定时间段内的平均值，你可以这样做：

def calculate_average(value1, value2, timestamp):
    # 这里编写你的计算逻辑，基于value1和value2以及timestamp
    return average_value

# 假设df是你的DataFrame，date_range是你的时间范围
new_column = df.apply(calculate_average, args=(df['value1'], df['value2']), axis=1, date_range=date_range)

在这里，`args` 参数是一个元组，包含了额外的参数值，`axis=1` 表示沿行（每一行）应用函数，而 `date_range` 可能是另一个DataFrame列，表示应用函数的条件。

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gee python api 用print函数显示 GEE函数计算结果，不使用getInfo

在 Google Earth Engine (GEE) 的 Python API 中，打印计算结果通常涉及到两个步骤：首先，你需要在 GEE 中运行一些遥感处理函数或算子，生成 `ee.Image` 或 `ee.FeatureCollection` 对象；然后，你需要将这些对象转换为可以打印的Python对象，比如 NumPy 数组或 Pandas DataFrame。

例如，假设你有一个计算某个地区的平均温度的简单任务：

from google.cloud import earthengine

# 初始化 Earth Engine
earthengine.Initialize()

# 计算平均温度
image = ee.Image('MODIS/006/MOD11A2').select('LST_Day_1km').mean()

现在，我们不能直接使用 `print(image)` 因为它是 `ee.Image` 类型，无法直接打印。为了将其转换为可以打印的格式，你可以选择以下几种方式：

1. **转换为NumPy数组**：

   numpy_array = image.getThumbUrl({'bands': 'LST_Day_1km', 'min': -40, 'max': 40})['image']
   print(np.array(numpy_array))

或者使用 `array_to_image` 函数再转化为图像显示：

   import numpy as np
   display = ee.Image.arrayToImage(np.array(image)).getThumbURL({'min': -40, 'max': 40})
   print(display)

2. **转换为Pandas DataFrame**：

   geometry = ee.Geometry.Rectangle([your_polygon])  # 替换为你的区域几何
   points = image.reduceRegions(ee.Reducer.mean(), geometry)
   df = points.getInfo()['features'][0]['properties']
   print(df)

注意，上述示例均需要对GEE和Python库有深入理解，并且可能需要对特定数据集和操作进行定制。另外，由于GEE的数据通常非常大，显示完整结果可能会很慢或不可行，因此一般只展示部分信息或使用可视化工具。

GEE python

GEE是指Google Earth Engine（谷歌地球引擎），它是谷歌提供的一个用于地理空间数据处理和分析的云平台。通过使用GEE的Python API，用户可以在Python环境中访问和处理GEE的各种数据和功能。在使用GEE的Python API之前，首先需要在本地搭建Python环境，可以使用Anaconda进行安装。同时，你还可以参考Geemap教程和吴秋生老师的书籍来学习和配置Python环境以及使用GEE的相关知识。如果你想了解如何将GEE数据转换成NumPy数组，你可以参考ee_to_numpy文档。希望这些信息对你有帮助！