标注 | 说明 | 数据类型 |
输入数据集 | 要查找相同记录的表或要素类。 | Table View |
输出数据集 | 用于报告相同记录的输出表。在输出表中,相同记录的 FEAT_SEQ 字段具有相同值。 | Table |
字段 | 将对字段值进行比较以查找相同记录的一个或多个字段。 | Field |
XY 容差 (可选) | 在计算时应用于每个折点的 xy 容差(如果另一要素中存在相同的折点)。仅当 Shape 被选作其中一个输入字段时,此参数才可用。 | Linear Unit |
Z 容差 (可选) | 在计算时应用于每个折点的 z 容差(如果另一要素中存在相同的折点)。仅当 Shape 被选作其中一个输入字段时,此参数才可用。 | Double |
仅输出重复记录
(可选) | 当仅需要在输出表中包含重复记录时选择。
| Boolean |
插图
使用情况
如果选定的输入字段值与这些记录值相同,则这些记录为相同记录。可对输入数据集中多个字段的值进行比较。如果指定了多个字段,则记录将首先按第一个字段中的值进行匹配,然后按第二个字段的值进行匹配,依此类推。
对于要素类或要素图层输入,请选择字段参数中的 Shape 字段来比较要素几何,以按位置查找相同的要素。仅当“Shape”被选作其中一个输入字段时,XY 容差和 Z 容差参数才有效。
如果选择了 Shape 字段并且输入要素的 M 值或 Z 值可用,则也可利用 M 值或 Z 值确定相同要素。
如果在输出表中仅需要重复的记录,则选中仅输出重复记录参数。如果未选中此参数(默认),则输出的记录数与输入数据集的记录数相同。
输出表包含两个字段:IN_FID 和 FEAT_SEQ。
- 可使用 IN_FID 字段将输出表记录连接到输入数据集。
- 相同的记录具有相同的 FEAT_SEQ 值,而不同的记录将具有顺序值。FEAT_SEQ 值与输入记录的 ID 没有关系。
参数
arcpy.management.FindIdentical(in_dataset, out_dataset, fields, {xy_tolerance}, {z_tolerance}, {output_record_option})
名称 | 说明 | 数据类型 |
in_dataset | 要查找相同记录的表或要素类。 | Table View |
out_dataset | 用于报告相同记录的输出表。在输出表中,相同记录的 FEAT_SEQ 字段具有相同值。 | Table |
fields [fields,...] | 将对字段值进行比较以查找相同记录的一个或多个字段。 | Field |
xy_tolerance (可选) | 在计算时应用于每个折点的 xy 容差(如果另一要素中存在相同的折点)。仅当 Shape 被选作其中一个输入字段时,此参数才可用。 | Linear Unit |
z_tolerance (可选) | 在计算时应用于每个折点的 z 容差(如果另一要素中存在相同的折点)。仅当 Shape 被选作其中一个输入字段时,此参数才可用。 | Double |
output_record_option (可选) | 当仅需要在输出表中包含重复记录时选择。
| Boolean |
代码示例
以下 Python 窗口脚本演示了如何在即时模式下使用 FindIdentical 函数。
import arcpy
# Find identical records based on a text field and a numeric field.
arcpy.FindIdentical_management("C:/data/fireincidents.shp", "C:/output/duplicate_incidents.dbf", ["ZONE", "INTENSITY"])
以下独立脚本演示了如何使用 FindIdentical 工具识别表或要素类的重复记录。
# Name: FindIdentical_Example2.py
# Description: Finds duplicate features in a dataset based on location (Shape field) and fire intensity
import arcpy
arcpy.env.overwriteOutput = True
# Set workspace environment
arcpy.env.workspace = "C:/data/findidentical.gdb"
# Set input feature class
in_dataset = "fireincidents"
# Set the fields upon which the matches are found
fields = ["Shape", "INTENSITY"]
# Set xy tolerance
xy_tol = ".02 Meters"
out_table = "duplicate_incidents"
# Execute Find Identical
arcpy.FindIdentical_management(in_dataset, out_table, fields, xy_tol)
print(arcpy.GetMessages())
演示如何使用仅输出重复记录的可选参数。如果在工具对话框中选中或设置了 ONLY_DUPLICATES 值,则删除所有的唯一记录,仅保留输出中的重复记录。
# Name: FindIdentical_Example3.py
# Description: Demonstrates the use of the optional parameter Output only duplicated records.
import arcpy
arcpy.env.overwriteOutput = True
# Set workspace environment
arcpy.env.workspace = "C:/data/redlands.gdb"
in_data = "crime"
out_data = "crime_dups"
# Note that XY Tolerance and Z Tolerance parameters are not used
# In that case, any optional parameter after them must assign
# the value with the name of that parameter
arcpy.FindIdentical_management(in_data, out_data, ["Shape"], output_record_option="ONLY_DUPLICATES")
print(arcpy.GetMessages())
读取 FindIdentical 工具的输出并按 FEAT_SEQ 值对相同记录进行分组。
import arcpy
from itertools import groupby
from operator import itemgetter
# Set workspace environment
arcpy.env.workspace = r"C:\data\redlands.gdb"
# Run Find Identical on feature geometry only.
result = arcpy.FindIdentical_management("parcels", "parcels_dups", ["Shape"])
# List of all output records as IN_FID and FEAT_SEQ pair - a list of lists
out_records = []
for row in arcpy.SearchCursor(result.getOutput(0), fields="IN_FID; FEAT_SEQ"):
out_records.append([row.IN_FID, row.FEAT_SEQ])
# Sort the output records by FEAT_SEQ values
# Example of out_records = [[3, 1], [5, 3], [1, 1], [4, 3], [2, 2]]
out_records.sort(key = itemgetter(1))
# records after sorted by FEAT_SEQ: [[3, 1], [1, 1], [2, 2], [5, 3], [4, 3]]
# records with same FEAT_SEQ value will be in the same group (i.e., identical)
identicals_iter = groupby(out_records, itemgetter(1))
# now, make a list of identical groups - each group in a list.
# example identical groups: [[3, 1], [2], [5, 4]]
# i.e., IN_FID 3, 1 are identical, and 5, 4 are identical.
identical_groups = [[item[0] for item in data] for (key, data) in identicals_iter]
print(identical_groups)
许可信息
- Basic: 否
- Standard: 否
- Advanced: 是