Aspose.Cells for Python via .NET でピボットテーブルの値フィールドを管理する

データ領域へのフィールドの追加

データ（値）領域への基本フィールドの追加は、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、定数 PivotFieldType.DATA とソース列名を受け取るオーバーロードである PivotTable.add_field_to_area(PivotFieldType, str) を公開しています。フィールドがデータ領域に追加されると、API はそれを PivotTable.data_fields 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、数値のソース列は ConsolidationFunction.SUM で集計され、非数値列はデフォルトで Count になります。

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")

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 つのピボット内で、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するが Count または Average を使用する 2 番目のデータフィールドを追加することができます。

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.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.values_field 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。基本ピボットフィールドとして Row または Column 領域にドラッグすることができ、複数のメジャーを並べてレイアウトする場合に便利です。

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

以下のシナリオでは、上記の各機能を同じピボット構造に対して実証する 3 つのエンドツーエンドの例を順に説明します。

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")