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作者：小爽

編輯：竺蘭

大家好，這里是秋葉編輯部~

有個做采購的讀者向我們咨詢：如何將下面的左表處理成右表的形式？

▲ 文末領取練習文件

分析圖片，我們可以知道，案例中的要求是將左圖中的月份，按照不同品類的水果列進行匯總合并。

說到分類匯總，大家除了想到數據透視表之外，可能也會想到Groupby 函數。

分組函數

如下圖所示 :

=GROUPBY(MONTH(A2:A21)&"月",B2:D21,SUM,,0)

Groupby 函數的語法規則如下 :

=GROUPBY(行字段，值區域,匯總方式,【是否包含標題】,【是否顯示總計】,【排序依據】,【篩選區域】,【相關方式】)

要匯總的字段是月份，由于月份列還是日期格式存在，所以我們先用 Month 函數將日期進行格式化。

根據上面的講解，相信大家可以很快就能理解這個函數公式：

分組的列：處理好的月份

值區域：B2:D21

匯總方式：求和

是否包含標題：不包含

是否顯示總計：不顯示

=GROUPBY(MONTH(A2:A21)&"月",B2:D21,SUM,,0)

函數做法很簡單，但可惜的是，這位讀者朋友的要求是用 PQ 來做~

(PS：PowerQuery，簡稱 PQ，是 Excel 自帶的數據處理的利器)

第一步，大家不難猜到，就是將數據導入到 PQ 編輯器中。

我們選擇【數據區域】，在【數據】選項卡，單擊【來自表格/區域】，單擊【確定】按鈕，即可進入 PQ 編輯器。

接下來，小爽就來介紹兩種 PQ 做法。

透視方法（PQ）

由于數據區域是一個二維表，我們可以先將表格轉換為一維表。

單擊【香蕉列】，按住【Shift鍵】，再單擊【西瓜列】，鼠標右鍵，單擊【逆透視列】。

（PS：逆透視列是指，選中的所有字段中，把列標題全部收集起來放到一列里，再重新匯總值數據；逆透視列經常被用在二維表轉一維表的處理上。）

轉換一維表之后，由于月份列是日期格式，所以我們需要將日期進行轉換。

選中【月份】列，單擊【轉換】選項卡，單擊【日期】，單擊【月份】選項，單擊【月份名稱】。

轉換日期后的月份是大寫的月份，要是想要阿拉伯數字的月份，我們可以在 M 函數公式中直接修改。

更改前

= Table.TransformColumns(逆透視的列,
      {{"月份",
      each Date.MonthName(_),
      type text}})

Date.MonthName 函數，不難理解，就是將日期轉換為月份名字，也就是一月二月......

更改后

= Table.TransformColumns(逆透視的列,
{{"月份", each
Text.From(Date.Month(_))&"月",
type text}})

M 函數公式也不難理解，Date.Month 是將日期轉換為月數字，由于 M 語言有嚴格的格式要求，所以需要用 Text.From 函數先轉為文本，再進行"月"的拼接。

Text.From(Date.Month(_))&"月",

最后進行透視列即可完成。

（透視列的含義是：選中的字段中，每一種類別都作為一個列標題排開，再重新匯總數據。）

選中需要透視到列標題的列，也就是【屬性】列，單擊【轉換】選項卡，單擊【透視列】，值列選擇【值】，單擊【確定】按鈕。

到這里我們就匯總完成了。

前面是用透視的方法來做，接下來，小爽來介紹直接用Table.Group 函數來做~

分組匯總（PQ）

我們先將月份列的日期轉換為月份，方便后面進行分組。

跟前面的步驟一樣。

選擇【月份列】，在【轉換】選項卡下，單擊【日期】，單擊【月份】，單擊【月份名稱】。

同理，將月份中文名稱改成阿拉伯數字月份。

更改前

= Table.TransformColumns(源,
{{"月份", each Date.MonthName(_), type text}})

更改后

= Table.TransformColumns(源,
{{"月份", each Text.From(Date.Month(_))&"月", type text}})

日期轉換完成后，接下來就該分組了。

▋手動匯總

選中【月份列】，單擊【主頁】選項卡，單擊【分組依據】，選擇【高級】，依次錄入列名，操作，以及柱列。

此時分組匯總就完成啦。

不過，完成是完成了，但是大家有沒有發現，這樣做一點都不智能，總不能每次換不同列匯總都進行手動吧?

所以，我們下一步，需要做的就是將每列的匯總進行動態化。

▋動態匯總

首先，我們來觀察一下，手動匯總的 M 函數公式。

= Table.Group(
   提取的月份名稱,
    {"月份"},
    {
     {"香蕉", each List.Sum([香蕉]), type number},
     {"蘋果", each List.Sum([蘋果]), type number},
     {"西瓜", each List.Sum([西瓜]), type number}
   })

從公式中，我們不難發現，核心就是要構建下面這種列表。

{
    {"香蕉", each List.Sum([香蕉]), type number},
    {"蘋果", each List.Sum([蘋果]), type number},
    {"西瓜", each List.Sum([西瓜]), type number}
   }

大家跟著我一起思考~

Q1：那列名從哪里來?

Table.ColumnNames函數就可以獲取列標題。

Q2：如何跳過月份?

List.Skip函數就可以跳過月份。

Q3：如何構造循環構造?

List.Transform函數來構造。

Q4：如何選取分組后的指定列的數據?

利用Table.Column函數來選擇表中的指定列數據。

Q5：如何對列進行求和?

List.Sum函數就能對列表進行求求和。

到這里，我們就將前面的手動分組匯總的 M 函數公式的第三參數，進行動態化了。

= Table.Group(   提取的月份名稱,{"月份"},
   List.Transform(
       List.Skip(Table.ColumnNames(源)),
       (r)=>{r,each List.Sum(Table.Column(_,r))})
)

不過，假如你的數據源不太敏感，數據量也不多，那也可以試試讓 AI 來幫你干活。

WPS 靈犀

打開 WPS，側邊欄就有靈犀，點擊進入。

上傳我們的數據源附件，添加提示詞。

主要框架：說明數據源區域+表格處理要求+處理后示例+輸出格式

背景：上傳的 excel 工作簿中的 Sheet1 表中 A 列到 D 列是原始數據源。

要求：基于月份列中的日期列，按照月份進行分組合并

參考示例：|月份|香蕉|蘋果|西瓜| |1月|...

輸出格式：返回處理好的 excel 工作簿。

選擇【深度思考】，單擊【發送】。

此時，AI 就在思考啦~耐心等待一下下。

思考完成之后，靈犀會返給我們處理后的文件，單擊【按月份分組合并結果.xlsx】，就可以下載了。

打開處理后的表格，也是我們想要的結果：

似不似很簡單 ! ! !

本文主要介紹，在數據處理中，我們針對月份進行多列分組匯總的做法。

利用新函數 Groupy，進行匯總，超級方便。

針對二維表的處理，在 PQ 中，逆透視+透視是比較常見的思路；也給大家拓展了，PQ 中，多列分組，從手動多列分組，改成動態多列分組的思路。

最后還帶大家體驗了一下 WPS 靈犀的做法，感受 AI 工具在數據處理中的強大之處。

從傳統函數，到 PQ 自動化處理，再到 AI 工具，我們正邁向效率爆炸的辦公新時代。

不過，想要真正吃透 AI，只靠自己摸索還遠遠不夠。

數據分析可以交給用WPS 靈犀、DeepSeek，海報設計可以靠即夢一鍵生成，PPT 制作也能用Kimi快速產出……

AI 工具確實很強大，但前提是——你要會用、用得好、用得對。

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最后，大家有利用 AI 處理過哪些數據問題呢?

歡迎留言討論~

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