StatisticsCalculator

所有特征通过输入端口。

将输出单个新特性，其中包含每个组的统计属性。如果没有对特性进行分组，则后者将发出单个特性，其中包含整个输入特性集的统计信息。

如果没有收到输入，则不会生成汇总数据。

所有输入所有特性都将通过此输出传递，并将其组的所有统计属性添加到输出中。请注意，这将需要全部输入要存储到转换结束的特性，这会极大地增加内存和/或临时磁盘存储的使用量。

所有输入所有特性都将通过此输出传递，并将其组的所有统计属性添加到输出中。特性立即通过此端口，每个特性都计算了从组中的第一个特性到当前特性的特性集的统计信息。(注意，这不同于“最终”统计输出完整的组)。

如果集团选择属性后，统计信息将在每组特征中独立计算。这可以用于在数据流中创建类似于数据透视表的值分析。

当您将转换器连接到传入特性时，将创建属性列表。选择您希望计算其统计信息的所有属性。

在为单个属性计算统计信息时，StatisticsCalculator的传统行为是将包含计算统计信息的属性命名为指定的名称，如“_min”、“_max”、“_mean”等。在计算多个属性的统计信息时，StatisticsCalculator必须将分析的属性的名称添加到指定的统计名称中，以便在结果特性上区分它们。

这个选择允许您选择属性命名是自动确定的，在这种情况下，当只选择一个属性进行分析时，或者无论如何总是附加属性名，都会执行传统的命名。也就是说，当这个选项被设置为所有的结果，即使只分析一个属性，计算属性的名称也总是以分析属性的名称作为前缀(例如“population._mean”)。要返回到传统行为，必须将此选项设置为只针对多个结果。

下面的每个统计信息都将在相应的属性中输出(如果给出了一个)。将计算属性名留空将关闭该属性的计算。

如果选择了多个属性属性分析或前置输出属性名被设置为所有的结果，则计算得到的属性名将以原始属性名作为前缀。例如，如果对属性“population”和“area”进行统计计算，并输入“_mean”作为存储计算平均值的属性，则结果特征将包含名为“population”的新属性。_mean”和“区域。_mean” to contain the respective computed mean values.

• 极小值:数值最小值，除非至少有一个值是非数值的，在这种情况下，它将是词法最小值。
• 最大值:数值最大值，除非至少有一个值是非数值的，在这种情况下，这将是词法最大值。
• 中位数:如果数值数目为奇数，则按顺序列出数值时的中间值;如果数值数目为偶数，则取两个中间值的平均值。如果至少有一个非数值输入值，则按词法对列表进行排序，如果值的数量为偶数，则以两个中间值中的第一个为中值。
• 总计数:输入特性计数。
• 数字计数:输入转换器的数值的数量。特别是，空值、缺失值和空值将被忽略，并且不包括在此计数中。
• Sum:所有数值的和，如果没有数值，则为空白字符串。
• 范围:等于最大值减去最小值，如果任何值不是数字，则为空白字符串。
• 平均值:所有数值除以数值数目的总和，如果没有数值，则为空白字符串。
• 标准偏差(样本):所有数值的标准偏差，假设代表总体的一个样本(使用“无偏差”或“n-1”方法计算)，如果有零个或一个数值，则为空白字符串。如果数据值很大，标准偏差计算可能会失败。在本例中，将记录一个警告，返回的标准偏差为-1。
• 标准偏差(总体):所有数值的标准偏差，包括整个总体，如果有零个或一个数值，则为空白字符串。如果数据值很大，标准偏差计算可能会失败。在本例中，将记录一个警告，返回的标准偏差为-1。
• 模式:所有值中最常见的。如果数据集是双峰的(两个或多个值以最高的频率出现)，其中一个值将随机返回。
• 直方图:如果计算直方图选项被选中时，StatisticsCalculator将为分析的属性遇到的每个惟一值提供一个计数。结果以表示(值、计数)对的属性的结构化列表的形式给出。这个列表的结构有两种可能:
  1. 如果直方图属性列表参数给定一个值，结果列表属性将被命名 { }.value and { }.count。例如:“_histogram {0}。值”、“_histogram {0}。数”、“_histogram {1}。值”、“_histogram {1}。数”,等等。
  2. 如果直方图属性列表参数为空，结果列表属性将根据计算直方图的属性命名。例如,“{0}。值”、“{0}。数”、“{1}。值”、“{1}。数”,等等。

统计计算转换器可以生成特征组的统计信息，而不是所有的特征。这有效地增加了在FME中创建类似于Excel中的数据透视表的能力。

注意:的AttributePivotertransformer提供了一种更简单的方法来生成一些形式的数据透视表。

源表和Excel数据透视表

在Excel中生成的虚构数据被导出到一个CSV文件中，以便在工作台中使用。Excel中还创建了一个简单的数据透视表，以显示我们想从FME生成什么;基本上我们要根据区域和势来总结观测值。

FME数据透视表

如下所示的工作空间使用StatisticsCalculator转换器创建观察到的属性的统计信息，首先根据区域和潜力对特性进行分组。然后，新的统计特性按区域和潜力排序，并输出到CSV文件。生成的CSV文件具有与Excel数据透视表相同的所有属性/字段。

FME编写并在Excel中查看的表格类似于Excel透视表:

你也可以用ChartGenerator变压器图表的数据。