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compute_local_spatial_autocorrelation

書式

compute_local_spatial_autocorrelation(table, column, result_table=None, key_column=None, 
    weights=None, weights_def=None, save_weights_as=None, spatial_col=None, crs=None)

パラメータ

次の表で、この事前定義済関数のパラメータについて説明します。

パラメータ	説明
table	空間表の名前。
column	値がローカル自動相関索引の計算に使用される対象列。
result_table	指定した場合、関数oml.createをコールして、指定した名前を持つ表のローカル自動相関の結果を含むpandas DataFrameを格納します。
key_column	指定すると、指定した列が結果のDataFrameに追加されます。 それ以外の場合は、DataFrameの索引を持つ列が結果にアタッチされます。
weights	データ・ストアにすでに格納されている空間重みを使用する場合に必要です。 内部的には、関数olm.ds.loadをコールします。 サポートされているパラメータは、それぞれデータ・ストア名とオブジェクト名を示すds_nameおよびobj_nameです。
weights_def	パラメータweightsが指定されていない場合は必須です。 近隣の場所間の関係を確立します。 これは、重み定義のタイプとそのパラメータを指定するjsonオブジェクトとして渡されます。 各パラメータの詳細は、APIリファレンスのドキュメントを参照してください。 サポートされているタイプとパラメータは次のとおりです。 KNN: [k] カーネル: [bandwidth, fixed, k, function] DistanceBand: [threshold, p, alpha, binary] Queen Rook
save_weights_as	weights_defが定義されている場合にのみ使用されます。 空間ウェイトをデータ・ストアに格納する方法を指定します。 値は、oml.ds.saveのパラメータを決定するjsonファイルです。 サポートされているパラメータは、[ds_name, obj_name, overwrite_ds, append, overwrite_obj, grantable, compression]です。 一部のパラメータ名は、oml.ds.save関数のパラメータ名と若干異なります。 パラメータoverwrite_objは、既存のオブジェクトを現在のオブジェクトで置き換える必要があるかどうかを示すために使用されます。
spatial_col	ジオメトリを含む列を指定します。 列は表のメタデータで指定できます。 指定しない場合、列名は表から取得されます。
crs	座標参照システムを指定します。 指定しない場合、表から推測されます。

例

次の例では、特定の列から表の各行のローカルMoranのI統計を計算し、データ・ストアにすでに保存されている空間重みを使用します。 オブジェクト名がla_bg_knn4のspatialデータ・ストアからのmedian_income列および空間重みを使用します。これは、K=4のKに最も近いネイバー・メソッドで計算された空間重みに対応します。

select *
    from table( 
        pyqEval(
            '{  
                "oml_connect": true, 
                "table": "oml_user.la_block_groups", 
                "key_column": "geoid",
                "column": "median_income",
                "weights": {"ds_name":"spatial", "obj_name": "la_bg_knn4"}
            }',
            '{ "geoid": "VARCHAR2(50)", "I": "NUMBER", "p_value": "NUMBER",  "z_value": "NUMBER", "quadrant": "NUMBER" }',
            'compute_local_spatial_autocorrelation'
        )
    );

表の各行について、結果は次のようになります:

• ローカルのMoranの統計。
• P値。
• z値。
• 所属の四角形。
  1. 高い値で囲まれた高い値。
  2. 高い値の周りの低い値。
  3. 下限値で囲まれた下限値。
  4. 高い値の周りに高い値。

図compute_local_spatial_autocorrelation.pngの説明