StatisticsCalculator

所有功能进入变压器通过输入端口。

将输出一个包含每个组的统计属性的新特性。如果特性没有分组，后者将产生一个包含整个输入特性集的统计信息的单一特性。

如果没有接收到输入，将不会生成摘要数据。

所有输入功能都将通过这个输出，所有的统计信息传递属性添加到他们自己的组。请注意，这将要求所有输入将存储到转换结束时的特性，这将极大地增加内存和/或临时磁盘存储的使用量。

所有输入功能都将通过这个输出，所有的统计信息传递属性日期添加到他们自己的组。特征立即通过该端口，通过对当前的特征各自具有计算对所述一组从该组中的第一特征的特征的统计信息。（请注意，这不同于“最终”统计产量在中完整的组)。

如果通过...分组属性选择后，统计量将在每一组特征内独立计算。这可以用于创建数据流中值的类似数据透视表的分析。

注意:并行处理如何与FME一起工作:明白了吗对并行处理了解详细信息。

该参数确定变压器是否应该执行跨并行进程的工作。如果启用，这个过程将启动由指定的每个组通过...分组参数。

并行处理水平

例如，在四核机器上，最小并行度将导致两个同时发生的FME进程。8核机器上的极端并行性将导致16个并发进程。

您可以试验此特性，并在Windows任务管理器和工作台日志窗口中查看信息。

没有:这是默认行为。只有当所有输入都出现时，处理才会在这个变压器中发生。

由集团:此转换器将按顺序处理输入组。的值的变化通过...分组参数将触发对当前积累组的批处理。如果组很大/很复杂，这将提高总体速度，但如果输入组不是真正有序的，则可能导致不希望的行为。

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。

所述StatisticsCalculator传统行为，计算统计单个属性时，是命名包含所计算的统计信息，正是因为他们被指定，例如，等“_min”，“_MAX”，“_mean”的属性。当在比单个属性更多的计算统计，StatisticsCalculator必须在前面加上被分析到指定的统计名称的属性的名称，以使它们可以在产生的特征来区分。

该选择允许一个选择属性命名是否自动确定，在这种情况下，当选择只有一个属性进行分析，或者如果属性的名字总是不管附加的传统命名会发生。也就是说，当这个选择设置为所有的结果，计算出的属性将始终被命名为与所分析的属性的名称前缀（如“population._mean”），即使被分析只有一个属性。要返回到传统的行为，这种选择必须设置为只适用于多个结果。

如果给定了一个统计信息，则将在相应的属性中输出下面的每个统计信息。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设定为所有的结果，则计算属性的名称将与原来的属性名称前缀。例如，如果在属性“人口”和“面积”和“_mean”正在计算统计数据被输入作为属性在其中存储计算的平均值，导致功能将包含一个名为“population._mean”新的属性和“area._mean”包含各个计算的平均值。

• 最少：数值最小，除非至少有一个值是非数字，在这种情况下，这将是词法最小。
• 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，它将是词法最大值。
• 中位数:奇数时按顺序列出的中间值，偶数时取中间两个值的平均值。如果至少有一个非数字输入值，则按字母顺序对列表排序，如果值的个数为偶数，则取中间两个值中的第一个作为中值。
• 总计数:输入特性计数。
• 数值计数:输入转换器的数值的数量。特别地，空值、缺失值和空值将被忽略，并且不包括在此计数中。
• 总结：所有数值的总和，或者如果没有数值的空字符串。
• 范围:等于最大值减去最小值，如果有非数字值，则为空字符串。
• 平均：由数值，或一个空字符串数除以如果没有数值的所有数值的总和。
• 标准偏差（样品）：所有的数值，其被假设为表示（使用“nonbiased”或“n-1”的方法计算），或一个空字符串群体的样品是否有0或标准偏差一个数值。如果数据值很大，标准偏差计算可能会失败。在这种情况下，警告将被记录并返回的标准差为-1。
• 标准差(总体):构成整个总体的所有数值的标准差，如果有零个或一个数值，则为空字符串的标准差。如果数据值很大，标准偏差计算可能会失败。在这种情况下，警告将被记录并返回的标准差为-1。
• 方式：最常见的所有值。如果数据集是双峰的（具有最高频率出现的两个或更多的值）的值中的一个将被随机返回。
• 直方图:如果计算直方图选项被选中，StatisticsCalculator将针对所分析的属性，遇到每一个独特的价值提供一个计数。的结果作为其存在（值，计数）对属性的结构化列表。有两种可能性，这个列表的结构：
  1. 如果直方图列表属性参数给定一个值，生成的列表属性将命名为{<索引>}。价值和< resultAttribute >{<指数>}.count。例如:“_histogram{0}。值”、“_histogram{0}。数”、“_histogram{1}。值”、“_histogram{1}。数”,等等。
  2. 如果直方图列表属性参数留空，结果列表中的属性将在其上计算的直方图的属性来命名。例如，“区域{0}。价值”，“区域{0} .Count之间”，“区域{1}。价值”，“区域{1} .Count之间”等。

StatisticsCalculator转换器可以为特性组而不是所有特性生成统计信息。这有效地增加了在FME中创建数据透视表的能力，类似于Excel中的数据透视表。

注意:该AttributePivoter变压器提供了一个更简单的方法来产生某种形式的数据透视表的。

源表和Excel数据透视表

在Excel中产生的虚拟数据也远销于工作台使用CSV文件。一个简单的数据透视表也是在Excel中创建的，以显示我们想要从FME生产;基本上，我们要总结基于区域和潜在的观测值。

FME数据透视表

下面用途所示的StatisticsCalculator变压器用于通过第一分组所观察到的属性创建统计工作区按区域和潜在特征。然后，新的统计功能，按地区和潜力，并输出排序到CSV文件。生成的CSV文件的所有相同的属性/字段作为Excel数据透视表。

通过FME书面和观看在Excel表类似于Excel数据透视表：

你也可以使用ChartGenerator数据图表转换器。