Aspose.Cells for Python via Java の値フィールド

データ領域へのフィールドの追加

基本フィールドをデータ（値）領域に追加することが、ピボットテーブルがソースデータを集計する方法を形作る最初のステップです。Aspose.Cells は PivotTable.addFieldToArea(PivotFieldType, string) を公開しています。これは定数 PivotFieldType.DATA とソース列名を受け取るオーバーロードです。フィールドがデータ領域に追加されると、API はそれを PivotTable.DataFields コレクションを通じて、フィールドが追加された順序で公開します。デフォルトでは、数値ソース列は ConsolidationFunction.SUM で集計され、非数値列のデフォルトは COUNT になります。

import aspose.cells as ac
from aspose.cells.pivot import PivotFieldType

workbook = ac.Workbook()
worksheet = workbook.worksheets[0]
worksheet.name = "Data"

headers = ["Category", "Item", "Year", "Amount"]
for j, h in enumerate(headers):
    worksheet.cells.get(0, j).put_value(h)

data = [
    ["Fruit",     "Apple",  2020, 100],
    ["Fruit",     "Apple",  2021, 150],
    ["Fruit",     "Banana", 2020,  80],
    ["Fruit",     "Banana", 2021,  90],
    ["Vegetable", "Carrot", 2020,  50],
    ["Vegetable", "Carrot", 2021,  60],
    ["Vegetable", "Daikon", 2020,  40],
    ["Vegetable", "Daikon", 2021,  45],
]
for i, row in enumerate(data):
    for j, val in enumerate(row):
        worksheet.cells.get(i + 1, j).put_value(val)

pivot_index = worksheet.pivot_tables.add("A1:D9", "F3", "PivotTable1", True, False)
pivot_table = worksheet.pivot_tables[pivot_index]
pivot_table.add_field_to_area(PivotFieldType.ROW, "Category")
pivot_table.add_field_to_area(PivotFieldType.ROW, "Item")
pivot_table.add_field_to_area(PivotFieldType.COLUMN, "Year")
pivot_table.add_field_to_area(PivotFieldType.DATA, "Amount")

pivot_table.calculate_data()
workbook.save("output_drag.xlsx")

集計関数の変更

データ領域に配置された各フィールドは内部的に PivotField インスタンスとしてラップされ、その Function プロパティは ConsolidationFunction 列挙型の値を返します。同じ Function セッターを使用すると、SUM、COUNT、AVERAGE、MAX、MIN、PRODUCT、STDDEV、STDDEVP、VAR、VARP を含む利用可能な集計関数を切り替えることができます。

Function を変更しても集計にのみ影響し、ソース列は変更されません。

したがって、1 つのデータフィールドを SUM のままにして、同じソース列を対象としつつ COUNT または AVERAGE を使用する 2 つ目のデータフィールドを、単一のピボット内で追加することができます。

as ac
from aspose.cells.pivot import PivotFieldType, ConsolidationFunction

workbook = ac.Workbook()
worksheet = workbook.worksheets[0]
worksheet.name = "Data"

headers = ["Category", "Item", "Year", "Amount"]
for j, h in enumerate(headers):
    worksheet.cells.get(0, j).put_value(h)

data = [
    ["Fruit",     "Apple",  2020, 100],
    ["Fruit",     "Apple",  2021, 150],
    ["Fruit",     "Banana", 2020,  80],
    ["Fruit",     "Banana", 2021,  90],
    ["Vegetable", "Carrot", 2020,  50],
    ["Vegetable", "Carrot", 2021,  60],
    ["Vegetable", "Daikon", 2020,  40],
    ["Vegetable", "Daikon", 2021,  45],
]
for i, row in enumerate(data):
    for j, val in enumerate(row):
        worksheet.cells.get(i + 1, j).put_value(val)

pivot_index = worksheet.pivot_tables.add("A1:D9", "F3", "PivotTable1", True, False)
pivot_table = worksheet.pivot_tables[pivot_index]
pivot_table.add_field_to_area(PivotFieldType.ROW, "Category")
pivot_table.add_field_to_area(PivotFieldType.ROW, "Item")
pivot_table.add_field_to_area(PivotFieldType.COLUMN, "Year")
pivot_table.add_field_to_area(PivotFieldType.DATA, "Amount")
pivot_table.add_field_to_area(PivotFieldType.DATA, "Amount")
pivot_table.data_fields[1].function = ConsolidationFunction.COUNT

pivot_table.calculate_data()
workbook.save("output_function.xlsx")

Row または Column 軸への値フィールドのプロット

ピボットテーブルに 2 つ以上のデータフィールドが含まれている場合、Aspose.Cells は PivotTable.ValuesField という追加の仮想フィールドを公開します。この仮想フィールドは、データ領域に存在するすべてのデータフィールドの集計を表します。これを基本ピボットフィールドとして Row 領域または Column 領域にドラッグできます。これは複数のメジャーを並べてレイアウトする場合に役立ちます。

値フィールドが存在しない場合、または 1 つしかない場合、PivotTable.ValuesField は機能しません。

以下のシナリオでは、同じピボット構造に対して上記で説明した各機能を示す 3 つのエンドツーエンドの例を紹介します。

import aspose.cells as ac
from aspose.cells.pivot import PivotFieldType, ConsolidationFunction

workbook = ac.Workbook()
worksheet = workbook.worksheets[0]
worksheet.name = "Data"

headers = ["Category", "Item", "Year", "Amount"]
for j, h in enumerate(headers):
    worksheet.cells.get(0, j).put_value(h)

data = [
    ["Fruit",     "Apple",  2020, 100],
    ["Fruit",     "Apple",  2021, 150],
    ["Fruit",     "Banana", 2020,  80],
    ["Fruit",     "Banana", 2021,  90],
    ["Vegetable", "Carrot", 2020,  50],
    ["Vegetable", "Carrot", 2021,  60],
    ["Vegetable", "Daikon", 2020,  40],
    ["Vegetable", "Daikon", 2021,  45],
]
for i, row in enumerate(data):
    for j, val in enumerate(row):
        worksheet.cells.get(i + 1, j).put_value(val)

pivot_index = worksheet.pivot_tables.add("A1:D9", "F3", "PivotTable1", True, False)
pivot_table = worksheet.pivot_tables[pivot_index]
pivot_table.add_field_to_area(PivotFieldType.ROW, "Category")
pivot_table.add_field_to_area(PivotFieldType.ROW, "Item")
pivot_table.add_field_to_area(PivotFieldType.COLUMN, "Year")
pivot_table.add_field_to_area(PivotFieldType.DATA, "Amount")
pivot_table.add_field_to_area(PivotFieldType.DATA, "Amount")
pivot_table.data_fields[1].function = ConsolidationFunction.COUNT
pivot_table.add_field_to_area(PivotFieldType.COLUMN, pivot_table.values_field)

pivot_table.calculate_data()
workbook.save("output_plot.xlsx")