四种分组求和方法，操作简单效率又高的竟然是这个！| Power Query实战

这个问题很常见，解决起来也不难，即按“型号+序号”进行分组，对后面各“日期”列求和：

这个问题的方法很多，当数据量不大的时候，各种方法在效率上不会有多大的差异，但是，如果数据量很大，可能就会体现出来较大的差别。

以下随机生成一个近19万行、经分组后仍然超过18万行的数据，通过4种常见的方法做操作和效率对比，供大家参考。

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直接分组法

直接分组法很简单，就是直接选中“型号”和“序号”列，然后“分组”，在分组里通过多次“添加聚合”，完成对每个日期列的求和：

这种方法从理解上来说最简单，而且，经测试，也是运行效率最高的！但是，这个方法在处理这个问题上并不好，因为需要对每一列手工添加聚合，不仅繁琐，而且无法适应后续再增加列的情况。

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直接分组扩展聚合法

直接分组扩展聚合法，是在分组的基础上，对分组结果表进行展开，并在展开的过程中进行聚合的方法。具体操作方法如下：

Step-01 选定“型号”和“序号”，分组，操作中选择“所有行”，即分组取得各组项下的明细内容：

Step-02 展开分组得到的表列，并选择“聚合”，勾选除分组用的“型号”、“序号”等列的聚合内容，单击确定，即可得到最终结果：

这种方法操作也不复杂，实际是利用了表展开时的“聚合”功能，背后调用了Table.AggregateTableColumn函数。

关于这个函数，我曾经在以前的文章《合并查询，一个严重的效率问题以及简单的解决办法 | PQ优化实战》里提到过，效率比较低，尽量避免使用。在这个例子里，最后测试的结果也是，这种方式的效率是最低的。

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逆透视分组再透视法

逆透视分组再透视，应该是这类问题可能采用的最常规做法。因为每个日期作为一列的数据，从数据建模的角度来说，一般建议转换为每一行（逆透视），后续也没有必要进行汇总后横着放。但这个问题既然都在Power Query里处理，那么，逆透视后，可以对“型号”、“序号”及“日期（属性）”三列进行分组求和，然后再透视即得结果。

Step-01 选定“型号”和“序号”列，单击“逆透视其他列”：

Step-02 选定“型号”、“序号”和“属性”（日期）列，分组对“值”列求和：

Step-03 选择“属性”列，单击“透视列”，在值列中选择“计数”列即可：

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逆透视再透视法

这个特定的场景，完全可以逆透视后，再直接在透视时进行聚合，所以，上面方法中的分组步骤，其实是多余的。具体操作步骤如下：

Step-01 选定“型号”、“序号”两列，单击“逆透视其他列”：

Step-02 选择“属性”列，单击“透视列”，在弹出的对话框中选择“计数”列作为值列（此时默认为求和，无需多余操作）后单击确定即可：

因为可以直接在透视中进行聚合，所以，这个方法效率也很高，经测试，这个方法跟方法1——直接分组法接近，但这个方法最大的好处是，操作简单，而且能适应数据列不断增加的情况。

从这个简单的例子，大家可以看到，同一个问题，往往有很多的解决办法，在不同的场景下，可能不同的方法之间在效率、适应性等等方面都有差异。

在数据量不大时，不一定要过多关注效率问题，毕竟刷新一次差个几秒十几秒的，其实并不影响大局。

但是，如果数据量比较大，初步使用的方法明显影响工作效率，那么，可以尝试不同的方法，对比各种方法的效率差异，从而尽可能优化——当然，这些都要基于对基础知识的熟练运用，正所谓：熟，能生巧；练，就不凡！