Prozentuale Veränderung zusammenfassen (Crime Analysis and Safety)

Zusammenfassung

Berechnet die prozentuale Veränderung für Features, die Punkt-Features für zwei gleiche Vergleichszeiträume entsprechen.

Verwendung

  • Die Eingabe-Punkt-Features für den aktuellen Zeitraum und Eingabe-Punkt-Features für den vorherigen Zeitraum können erstellt werden, indem eine Datums- und Uhrzeitauswahl für ein größeres Dataset vorgenommen und die Auswahl in neuen Layern gespeichert wird.

  • Die folgenden Felder werden zur Ausgabe hinzugefügt:

    • CUR_CNT: Die Anzahl der Punkte aus den Werten des Parameters Eingabe-Punkt-Features für den aktuellen Zeitraum, die lagegleich mit den Werten des Parameters Eingabe-Features sind.
    • PREV_CNT: Die Anzahl der Punkte aus den Werten des Parameters Eingabe-Punkt-Features für den vorherigen Zeitraum, die lagegleich mit den Werten des Parameters Eingabe-Features sind.
    • DIFF_CNT: Die Differenz zwischen den Feldern CUR_CNT und PREV_CNT.
    • PERC: Die prozentuale Veränderung zwischen den Feldern CUR_CNT und PREV_CNT. Die Berechnung erfolgt mit der Formel
      ((C - P) / P) * 100
      C ist die aktuelle Anzahl und P die vorherige Anzahl. Wenn die aktuelle Anzahl gleich 0 ist, dann ist der Wert für die prozentuale Abweichung NULL. Wenn die prozentuale Abweichung NULL ist, werden diese Features in der Klassifizierung der Ausgabe-Symbolisierung als ohne Prozentsatz festgelegt.

Syntax

arcpy.ca.SummarizePercentChange(in_features, in_current_features, in_previous_features, out_feature_class, {search_radius})
ParameterErklärungDatentyp
in_features

Die lagegleichen Features, deren Vergleichszeiträume gezählt und verglichen werden.

Feature Layer
in_current_features

Die Punkt-Features, gefiltert nach dem neuesten Vergleichszeitraum.

Beispiel: Delikte aus den letzten 14 Tagen.

Feature Layer
in_previous_features

Die Punkt-Features, gefiltert nach dem Zeitraum unmittelbar vor dem aktuellen Zeitraum. Dieser Zeitraum muss die gleiche Länge wie der aktuelle Zeitraum aufweisen, damit ein genauer Vergleich erfolgen kann.

Wenn z. B. der aktuelle Zeitraum Features vom 15. Januar bis 28. Januar enthält, enthält der vorherige Zeitraum Features vom 1. Januar bis 14. Januar.

Feature Layer
out_feature_class

Die Ausgabe-Feature-Class mit der Anzahl der Unterschiede und Berechnungen prozentualer Veränderungen für den Zeitraumvergleich.

Feature Class
search_radius
(optional)

Die maximale Entfernung von den Linien- oder Punkt-Eingabe-Features, bis zu der ein Punkt-Feature als lagegleich erachtet wird.

Dieser Parameter ist nur aktiviert, wenn als Eingabe-Features Punkt- oder Linien-Features verwendet werden.

Linear Unit

Codebeispiel

SummarizePercentChange – Beispiel 1 (Python-Fenster)

Das folgende Skript für das Python-Fenster veranschaulicht, wie die Funktion SummarizePercentChange im unmittelbaren Modus verwendet wird:

import arcpy
arcpy.env.workspace = r"C:\data\city_pd.gdb"
arcpy.ca.SummarizePercentChange("Precincts", "crimes_q3", "crimes_q2",
                                "crimes_percent_change_by_precinct_q2_to_q3")
SummarizePercentChange – Beispiel 2 (eigenständiges Skript)

Das folgende Python-Skript veranschaulicht die Verwendung der Funktion SummarizePercentChange in einem eigenständigen Skript.

# Name: SummarizePercentChange.py
# Description: Compare the number of crimes committed in the second quarter to 
#              the third quarter by precincts, and determine the percent 
#              change.
# import system modules 
import arcpy
# Set environment settings
arcpy.env.workspace = r"C:\data\city_pd.gdb"
# Execute SummarizePercentChange
arcpy.ca.SummarizePercentChange("Precincts", "crimes_q3", "crimes_q2",
                                "crimes_percent_change_by_precinct_q2_to_q3")

Lizenzinformationen

  • Basic: Ja
  • Standard: Ja
  • Advanced: Ja

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