비고:
현재 이 기능은 Map Viewer Classic(이전의 Map Viewer)에서만 지원됩니다. 새 Map Viewer 후속 릴리즈에서 제공됩니다.
조인 피처 도구는 공간, 시간, 속성 관계 또는 세 개의 일부 조합에 따라 한 레이어나 테이블의 속성을 다른 레이어나 테이블로 전송합니다. 필요한 경우 조인된 피처에 대해 통계를 계산할 수 있습니다.
워크플로 다이어그램
GeoAnalytics Tools를 사용하여 분석
GeoAnalytics Tools를 사용하는 분석은 여러 ArcGIS GeoAnalytics Server 머신 및 코어에서 분산 처리를 사용하여 실행됩니다. ArcGIS Enterprise의 GeoAnalytics Tools 및 표준 피처 분석 도구에는 다양한 매개변수와 기능이 있습니다. 이러한 차이점에 대한 자세한 내용은 피처 분석 도구의 차이점을 참고하세요.
예시
분석가가 도시 전반의 범죄 데이터를 갖고 있습니다. 이러한 범죄의 영향을 분석하고 조사하기 위해 분석가는 범죄 위치와 학교 구역, 경찰 순찰 구역, 네이버후드 등의 다양한 도시 관할 구역과의 관계를 파악해야 합니다. 조인 피처 도구를 사용하면 위치별 추가 정보를 각 범죄에 추가할 수 있으며 다양한 관할 구역에 대한 영향을 추가적으로 조사하고 분석할 수 있습니다.
팁:
포털이 ArcGIS Living Atlas 콘텐츠를 사용하도록 구성되어 있으면 범죄 데이터에 조인할 수 있는 인구 데이터가 포함되어 있는 시/도 및 구/군 ArcGIS Living Atlas 레이어를 사용할 수 있습니다.
사용 참고 사항
조인 피처 도구는 한 레이어의 정보를 다른 레이어로 전송하여 추가하도록 만들어졌습니다. 전송되는 정보는 정의된 공간 관계, 정의된 시간 관계 유형을 기반으로 하거나 두 데이터셋 간에 또는 세 개의 일부 조합에서 공유되는 공통 속성을 기반으로 합니다.
피처를 조인할 때는 공간 관계, 시간 관계, 속성 관계, 이 셋의 조합을 기반으로 피처를 조인할 수 있습니다.
| 옵션 | 설명 |
|---|---|
| 피처가 서로 조인되는지 여부를 결정할 공간 관계입니다. 사용 가능한 관계는 조인하는 레이어의 지오메트리 유형(포인트, 라인, 영역)에 따라 다릅니다. 다음과 같은 공간 관계를 사용할 수 있습니다.
|
| 피처가 서로 조인되는 경우를 결정할 시간 관계입니다. 사용 가능한 관계는 조인하는 레이어의 시간 유형(즉석 또는 간격)에 따라 다릅니다. 다음과 같은 시간 관계를 사용할 수 있습니다.
|
| 피처가 서로 조인되는 경우를 결정할 속성 관계입니다. 조인 레이어의 필드 값이 대상 레이어의 필드 값과 같은 경우에 피처가 매칭됩니다. |
동일한 대상 피처와 일치하는 피처가 여러 개인 경우에는 일치하는 모든 피처가 조인되도록 할지(일대다 조인) 아니면 일치하는 모든 피처가 함께 요약되도록 할지(일대일 조인)를 다음과 같이 결정할 수 있습니다.
- 일대일 조인 - 이 옵션은 대상 레이어의 각 피처와 일치하는 모든 조인 피처를 요약합니다. 일치되는 피처만 요약 및 결과에 포함됩니다. 조인된 피처의 개수가 합계, 최소값, 최대값, 범위, 평균, 분산, 표준편차 등의 다른 통계 외에도 추가됩니다.
- 일대다 조인 - 이 옵션은 조인 레이어의 일치하는 모든 피처를 대상 레이어에 조인합니다. 결과 레이어에는 대상 피처에 대한 여러 레코드가 포함됩니다.
필요에 따라, 피처 조인에 사용할 식을 작성할 수 있습니다. 식을 지정할 경우 조건을 충족하는 피처만 사용됩니다. 예를 들어 $target["Magnitude"] > $join["Explosion"] 식을 사용하면 Magnitude 필드의 대상 피처가 Explosion 필드의 조인 피처보다 클 경우 해당 대상 피처만 조인할 수 있습니다. 조인 피처의 Arcade 식에 대해 자세히 알아봅니다.
현재 맵 범위 사용을 선택한 경우 현재 맵 범위 내에 표시된 피처만 분석됩니다. 이 옵션을 선택하지 않는 경우에는 현재 맵 범위를 벗어나는 피처까지 포함하여 대상 레이어와 조인 레이어에 있는 피처가 전부 분석됩니다.
제한 사항
요약 통계는 일대일 조인 작업이 지정된 경우에만 계산됩니다.
조인 피처 작동 방식
다음은 조인 피처 도구의 작동 방식에 대한 설명입니다.
계산
통계는 일대일 조인 작업에서 사용되는 지정된 공간, 시간 또는 속성 관계를 충족하는 피처에 대해서만 계산됩니다. 숫자 및 문자열 통계를 계산할 수 있습니다. 기본 설정에 따라 모든 통계가 계산됩니다. 위에서는 이미지를 사용하여 다음 테이블에 표시된 것처럼 Type 필드의 아파트 값에 대해, Occupants 필드에서는 숫자 통계가 계산되었고 Building_Name 필드에서는 문자열 통계가 계산되었습니다.
| 숫자 통계 | 아파트 유형의 거주자 계산 결과 |
|---|---|
개수 | 다음의 개수: |
합계 | |
최소값 | 최소값: |
최대값 | 최대값: |
평균 | |
변수 | |
표준편차 | |
| 문자열 통계 | 아파트 유형의 거주자 계산 결과 |
|---|---|
개수 | ["Silverbirch Estates", "Pine Ridge", "Lake View"] = 3 |
모든 | = "Pine Ridge" |
비고:
문자열 및 숫자 필드에 대한 개수 통계는 null이 아닌 값의 개수를 셉니다. [0, 1, 10, 5, null, 6] = 5의 개수입니다. [Primary, Primary, Secondary, null] = 3의 개수입니다.
ArcGIS API for Python 예시
조인 피처 도구는 ArcGIS API for Python을 통해 제공됩니다.
이 예시에서는 낙뢰로 인해 발생한 광역시도의 정전을 찾습니다. 해당 도구는 낙뢰 후 30분 이내 및 낙뢰 지점의 20마일 이내에 발생한 모든 정전을 반환합니다.
# Import the required ArcGIS API for Python modules
import arcgis
from arcgis.gis import GIS
from arcgis.geoanalytics import summarize_data
# Connect to your ArcGIS Enterprise portal and confirm that GeoAnalytics is supported
portal = GIS("https://myportal.domain.com/portal", "gis_publisher", "my_password")
if not portal.geoanalytics.is_supported():
print("Quitting, GeoAnalytics is not supported")
exit(1)
# Find the big data file share dataset you'll use for analysis
search_result = portal.content.search("", "Big Data File Share")
# Look through the search results for a big data file share with the matching name
bdfs_search = next(x for x in search_result if x.title == "bigDataFileShares_NaturalDisaters")
# Look through the big data file share for lightning
lightning = next(x for x in bdfs_search.layers if x.properties.name == "Lightning")
# Find a feature layer named "PowerOutages" in your ArcGIS Enterprise portal
outages_search_result = portal.content.search("PowerOutages", "Feature Layer")
outages_layer = outages_search_result[0].layers[0]
# Set the tool environment settings
arcgis.env.verbose = True
arcgis.env.defaultAggregations = True
# Run the Join Features tool
output = summarize_data.join_features(target_layer = outages_layer,
join_layer = lightning,
join_operation = "JoinOneToMany",
spatial_relationship = "Near",
spatial_near_distance = 20,
spatial_near_distance_unit = "Miles",
temporal_relationship = "NearAfter",
temporal_near_distance = 30,
temporal_near_distance_unit = "Minutes",
output_name = "LightningOutages")
# Visualize the tool results if you are running Python in a Jupyter Notebook
processed_map = portal.map('yourState', 10)
processed_map.add_layer(output)
processed_map
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