Synthétiser l’évolution en pourcentage (Analyse criminelle et sécurité)

Synthèse

Calcule le pourcentage d’évolution des entités qui coïncident avec des entités ponctuelles représentant deux périodes de comparaison égales.

Utilisation

• Les entités Input Current Period Point Features (Entités ponctuelles en entrée pour la période actuelle) et Input Previous Period Point Features (Entités ponctuelles en entrée pour la période précédente) peuvent être créées en effectuant des sélections par date et heure sur un jeu de données plus important et en enregistrant les sélections dans de nouvelles couches.

• Les champs suivants seront ajoutés à la sortie.

  • CUR_CNT : le nombre de points tiré des valeurs du paramètre Input Current Period Point Features (Entités ponctuelles en entrée pour la période actuelle) qui coïncident avec les valeurs du paramètre Input Features (Entités en entrée).
  • PREV_CNT : le nombre de points tiré des valeurs du paramètre Input Previous Period Point Features (Entités ponctuelles en entrée pour la période précédente) qui coïncident avec les valeurs du paramètre Input Features (Entités en entrée).
  • DIFF_CNT : la différence entre les champs CUR_CNT et PREV_CNT.
  • PERC : le pourcentage d’évolution entre les champs CUR_CNT et PREV_CNT. Il est calculé à l’aide de la formule

    ((C - P) / P) * 100

    Où C correspond au total actuel et P au total précédent. Si le total actuel est 0, la valeur du pourcentage d’évolution est nulle. Lorsque la valeur du pourcentage d’évolution est nulle, ces entités sont désignées comme n’étant pas des pourcentages dans la classification de symbologie en sortie.

Paramètres

Boîte de dialogue

Étiquette	Explication	Type de données
Entités en entrée	Les entités coïncidentes à partir desquelles les périodes de comparaison seront comptées et comparées.	Feature Layer
Entités ponctuelles de la période actuelle en entrée	Les entités ponctuelles filtrées sur la période de comparaison la plus récente. Par exemple, les délits enregistrés au cours des 14 jours précédents.	Feature Layer
Entités ponctuelles de la période précédente en entrée	Les entités ponctuelles filtrées sur la période qui précède immédiatement la période actuelle. La durée de cette période doit être égale celle de la période actuelle pour que la comparaison soit pertinente. Par exemple, si la période actuelle inclut les entités comprises entre le 15 et le 28 janvier, la période précédente inclurait les entités allant du 1er au 14 janvier.	Feature Layer
Classe d’entités en sortie	La classe d'entités en sortie contenant les calculs de différences et d’évolution pour la période de comparaison	Feature Class
Rayon de recherche (Facultatif)	La distance maximum depuis les Input Features (Entités en entrée) ponctuelles ou linéaires à laquelle une entité ponctuelle est considérée coïncidente. Ce paramètre n’est actif que lorsque les entités linéaires ou ponctuelles sont utilisées en tant qu’entités en entrée.	Linear Unit

Python

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

Nom	Explication	Type de données
in_features	Les entités coïncidentes à partir desquelles les périodes de comparaison seront comptées et comparées.	Feature Layer
in_current_features	Les entités ponctuelles filtrées sur la période de comparaison la plus récente. Par exemple, les délits enregistrés au cours des 14 jours précédents.	Feature Layer
in_previous_features	Les entités ponctuelles filtrées sur la période qui précède immédiatement la période actuelle. La durée de cette période doit être égale celle de la période actuelle pour que la comparaison soit pertinente. Par exemple, si la période actuelle inclut les entités comprises entre le 15 et le 28 janvier, la période précédente inclurait les entités allant du 1er au 14 janvier.	Feature Layer
out_feature_class	La classe d'entités en sortie contenant les calculs de différences et d’évolution pour la période de comparaison	Feature Class
search_radius (Facultatif)	La distance maximum depuis les Input Features (Entités en entrée) ponctuelles ou linéaires à laquelle une entité ponctuelle est considérée coïncidente. Ce paramètre n’est actif que lorsque les entités linéaires ou ponctuelles sont utilisées en tant qu’entités en entrée.	Linear Unit

Exemple de code

Exemple 1 d'utilisation de la fonction SummarizePercentChange (fenêtre Python)

Le script de fenêtre Python ci-dessous illustre l’utilisation de la fonction SummarizePercentChange en mode immédiat :

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")

Exemple 2 d'utilisation de la fonction SummarizePercentChange (script autonome)

Le script Python ci-dessous illustre l'utilisation de l'outil SummarizePercentChange dans un script autonome.

# 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")

Environnements

Espace de travail courant, Espace de travail temporaire, Système de coordonnées en sortie, Transformations géographiques, Étendue, Résolution XY, Tolérance XY, Valeurs M en sortie, Résolution M, Tolérance M, Valeurs Z en sortie, Valeur Z en sortie par défaut, Résolution Z, Tolérance Z, Noms de champ qualifiés, Mot-clé CONFIG en sortie, Conserver les pièces jointes, Validation automatique, Domaine XY en sortie, Domaine M en sortie, Domaine Z en sortie

Cas particuliers

Informations de licence

• Basic: Oui
• Standard: Oui
• Advanced: Oui