GROUPBY函数的参数有哪些?

如题所述

Excel新功能大揭秘!GROUPBY函数详解,让你轻松上手


上月,Excel迎来了重大更新,新添了GROUPBY和pivotby两大功能,它们无疑为数据处理带来了革命性的改变。GROUPBY函数的出现,使得数据分类和汇总变得更加快捷,就像PowerQuery和Python的pandas库一样强大。在此之前,我们通常依赖vlookup、数据透视表、分类汇总,甚至BI工具来实现类似操作。


深入理解GROUPBY,从七大参数开始


GROUPBY的语法精炼而强大,其核心参数如下:



    分组依据: GROUPBY(row_fields, values, function, [field_headers], [total_depth], [sort_order], [filter_array])
    计算内容: 你想要对哪个列进行何种运算,如求和、平均值或计数等
    显示选项: 表头、总计、排序和筛选设置

这7个参数中,前三者是基础,后四者则是根据需求进行微调。接下来,我们将逐一解析这些参数,让你掌握GROUPBY的精髓。


掌握基础:分组+计算


以一个合同事实表为例,我们可以使用GROUPBY快速求和不同类型的合同金额:


公式示例: =GROUPBY(A1:A669, B1:B669, SUM)


在这里,row_fields是合同类型列,values是金额列,function是SUM函数。输入后,你将得到600多条数据的合同类型分类求和结果。


调整显示:细节决定效果


GROUPBY的后四个参数则允许你定制结果的显示方式:



    field_headers: 0-无表头,1-隐藏表头,2-自动生成表头,3-显示表头
    total_depth: 0-无总计,1-总计,2-总计和小计
    sort_order: 升序或降序,根据列号排序
    filter_array: 筛选分组依据

理解并灵活运用这些参数,你的数据处理将更加精准和个性化。


优缺点探讨


GROUPBY功能的优劣并存:



    优点:无需数据透视表,解决一维表统计问题方便快捷;数据源更新实时;
    劣势:大数据量时操作复杂,可能导致卡顿;参数理解有一定难度;部分高级功能需配合其他函数实现。

对于大规模数据,BI工具仍然是更理想的选择。


大数据解决方案:九数云的分类汇总

面对海量数据,九数云提供了简单易用的分类汇总工具。上传数据后,通过新建分析步骤,轻松进行多条件分类、求和、排序和筛选。对比GROUPBY,九数云的界面友好且功能全面,对于大量数据处理,无疑更具优势。


总的来说,GROUPBY是Excel的新力量,适合基本的分类汇总需求,但对于大数据场景,九数云等BI工具更为适合。掌握GROUPBY的使用技巧,你将能在数据分析中游刃有余。

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