Excel 的 GROUPBY 和 PIVOTBY 函数是微软在 Microsoft 365 中引入的两个强大的动态数组函数炒股配资手机版，用于通过公式创建数据摘要，类似于传统的数据透视表，但更加灵活且支持动态更新。以下是对这两个函数的详细解析，包括功能、语法、参数、使用场景及示例，帮助你快速上手。
一、GROUPBY 函数详解1. 功能概述GROUPBY 函数用于按指定的字段（行标签）对数据进行分组，并对关联值进行聚合运算（如求和、平均值等），生成单轴（行维度）的汇总表。其效果类似于数据透视表的单行分组，但通过公式实现，动态性更强，适合需要快速汇总或自定义聚合的场景。
2. 语法=GROUPBY(row_fields, values, function, [field_headers], [total_depth], [sort_order], [filter_array], [field_relationship])row_fields（必填）：分组依据的列（行标签），可以是单列或多列区域。values（必填）：需要汇总的数值列，可以是单列或多列。function（必填）：聚合函数，如 SUM、AVERAGE、COUNT、MAX、MIN，也可以使用 LAMBDA 自定义聚合逻辑。[field_headers]（可选）：控制是否显示标题：0：不显示标题。1：显示标题（如果选择区域包含标题）。2：自动检测标题。3：显示标题并包含在结果中（默认）。[total_depth]（可选）：控制总计和小计显示：0：不显示总计。1：显示总计。2：显示总计和小计（多列分组时适用）。[sort_order]（可选）：排序方式，输入列号和排序顺序（1 为升序，-1 为降序）。[filter_array]（可选）：筛选条件，逻辑数组（如 C1:C20="男"）。[field_relationship]（可选）：多列分组时的字段关系：0：层级关系（默认，后列基于前列排序）。1：并列关系。3. 使用场景按单一维度（如地区、年份）汇总数据。需要动态更新结果的场景（数据变化时无需手动刷新）。自定义聚合逻辑（如使用 LAMBDA 函数）。结合其他函数（如 HSTACK）实现多列、多方式汇总。4. 示例假设有一张销售数据表，包含以下列：
A列：销售人员B列：年份C列：销售额示例 1：按销售人员汇总销售额公式：
=GROUPBY(A2:A100, C2:C100, SUM, 3)解释：按 A 列（销售人员）分组，对 C 列（销售额）求和，显示标题。结果：生成一张表，列出每个销售人员的总销售额。示例 2：按销售人员和年份汇总销售额，显示总计和小计公式：
=GROUPBY(A2:B100, C2:C100, SUM, 3, 2)解释：按 A 列（销售人员）和 B 列（年份）分组，显示总计和小计。结果：生成一张表，包含销售人员和年份的层级汇总，带总计和小计。示例 3：使用 HSTACK 进行多聚合公式：
=GROUPBY(A2:A100, C2:C100, HSTACK(SUM, AVERAGE), 3, 0)解释：对 C 列（销售额）同时计算总和和平均值。结果：生成一张表，显示每个销售人员的总销售额和平均销售额。示例 4：筛选特定条件公式：
=GROUPBY(A2:A100, C2:C100, SUM, 3, 0, , B2:B100="2023")解释：仅汇总 2023 年的销售数据。结果：显示 2023 年各销售人员的总销售额。二、PIVOTBY 函数详解1. 功能概述PIVOTBY 函数是 GROUPBY 的增强版，支持沿两个轴（行和列）进行分组和聚合，生成二维汇总表，类似于数据透视表的行列布局。它允许更复杂的交叉分析，且动态更新，适合需要多维度分析的场景。
2. 语法=PIVOTBY(row_fields, col_fields, values, function, [field_headers], [row_total_depth], [row_sort_order], [col_total_depth], [col_sort_order], [filter_array], [relative_to])row_fields（必填）：行标签，分组依据的行字段。col_fields（必填）：列标签，分组依据的列字段。values（必填）：需要汇总的数值列。function（必填）：聚合函数（如 SUM、AVERAGE、COUNT）。[field_headers]（可选）：同 GROUPBY。[row_total_depth]（可选）：行总计和小计显示方式（0、1、2）。[row_sort_order]（可选）：行排序方式。[col_total_depth]（可选）：列总计和小计显示方式（0、1、2）。[col_sort_order]（可选）：列排序方式。[filter_array]（可选）：筛选条件。[relative_to]（可选）：多列分组时的字段关系（0 为层级，1 为并列）。3. 使用场景按行列维度（如地区和年份）进行交叉分析。需要快速生成动态二维汇总表的场景。结合 LAMBDA 或其他函数进行复杂聚合。替代传统数据透视表，减少手动操作。4. 示例使用相同的销售数据表（A列：销售人员，B列：年份，C列：销售额）。
示例 1：按销售人员和年份生成二维汇总表公式：
=PIVOTBY(A2:A100, B2:B100, C2:C100, SUM, 3)解释：行按销售人员（A 列）分组，列按年份（B 列）分组，对销售额（C 列）求和。结果：生成一张二维表，行显示销售人员，列显示年份，单元格显示对应销售额。示例 2：显示总计和小计公式：
=PIVOTBY(A2:A100, B2:B100, C2:C100, SUM, 3, 2, , 2)解释：添加行和列的总计及小计。结果：生成包含行总计、列总计及小计的二维汇总表。示例 3：筛选并排序公式：
=PIVOTBY(A2:A100, B2:B100, C2:C100, SUM, 3, 1, 1, 1, 1, B2:B100="2023")解释：仅显示 2023 年的数据，行和列均按升序排序。结果：生成 2023 年的二维汇总表，行和列排序整齐。三、GROUPBY 与 PIVOTBY 的对比特性
GROUPBY
PIVOTBY 分组维度 单轴（行）
双轴（行和列） 语法参数 8 个参数
11 个参数 适用场景 简单分组汇总
复杂交叉分析 与数据透视表关系 类似单行数据透视表
类似行列数据透视表 动态性 自动更新
自动更新 灵活性 支持 LAMBDA 等自定义聚合
支持 LAMBDA 等自定义聚合 注意：PIVOTBY 不直接等同于数据透视表，但可以通过公式实现类似效果，且更灵活。
四、与传统数据透视表的优劣对比1. 优点动态更新：数据源变化时，公式结果自动更新，无需手动刷新。灵活性：支持 LAMBDA 函数自定义聚合，支持多列、多聚合方式（如 HSTACK(SUM, AVERAGE)）。简单直观：通过公式直接操作，适合熟悉公式的用户。多功能：支持排序、筛选、标题控制等，减少手动调整。2. 缺点无交互性：不像数据透视表支持双击查看底层数据。学习曲线：参数较多，初学者可能需要时间适应。功能限制：日期分组需结合 TEXT 函数，排序可能按字母顺序（如月份需特殊处理）。五、高级用法与技巧1. 使用 LAMBDA 自定义聚合公式：
=GROUPBY(A2:A100, C2:C100, LAMBDA(x, SUM(--(x>1000))), 3)解释：仅对销售额大于 1000 的值求和。结果：显示每个销售人员销售额大于 1000 的总和。2. 结合 CHOOSECOLS 灵活选择列公式：
=GROUPBY(CHOOSECOLS(A2:C100, 1, 2), C2:C100, SUM, 3, 2)解释：选择 A 列和 B 列作为行标签，汇总 C 列。结果：灵活调整分组字段顺序，生成多列分组表。3. 日期分组由于 GROUPBY 和 PIVOTBY 默认按文本排序日期，需结合 TEXT 函数： 公式：
=GROUPBY(TEXT(B2:B100, "yyyy-mm"), C2:C100, SUM, 3)解释：按年月格式分组，避免字母排序问题。结果：按年月正确排序的汇总表。六、注意事项版本要求：GROUPBY 和 PIVOTBY 目前仅在 Microsoft 365 Insider 预览版或最新版本中可用，WPS 表格也在逐步支持。性能：大数据量时，公式计算可能稍慢，建议优化数据范围。错误处理：确保数据范围正确，避免空值或格式错误导致 #VALUE! 错误。兼容性：老版本 Excel 不支持，需升级到最新版。七、总结GROUPBY 和 PIVOTBY 函数为 Excel 用户提供了强大的数据分析工具，结合动态数组和 LAMBDA 函数，能够实现传统数据透视表的许多功能，同时更灵活、动态。GROUPBY 适合单维度汇总，PIVOTBY 适合多维度交叉分析。掌握这些函数炒股配资手机版，可以显著提升数据处理效率，尤其适合数据分析师和高级 Excel 用户。
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