Aspose.Cells for Python via .NET 中的行字段和列字段

行字段和列字段是数据透视表的基本组成部分。放置在行区域的字段会垂直显示在数据透视表的左侧，而放置在列区域的字段则会水平显示在数据透视表的顶部。本文介绍如何通过编程方式将基础字段添加到这些区域，以及如何使用 PivotField.set_subtotals 方法控制字段组之间显示的小计。

向行区域或列区域添加字段

PivotTable.add_field_to_area(PivotFieldType field_type, string field_name) 方法将一个基础字段从源数据移动到四个数据透视区域之一。field_type 参数接受以下 PivotFieldType 枚举值之一。

  • ROW — 垂直放置在左侧的字段
  • COLUMN — 水平放置在顶部的字段
  • DATA — 其值被聚合的字段
  • PAGE — 用作报表筛选器的字段 添加字段后，可以通过 PivotTable.row_fields 和 PivotTable.column_fields 属性访问它们。每个属性返回一个 PivotFieldCollection。row_fields 中索引 0 处的字段是最外层的行字段，后续索引表示嵌套在其中的字段。相同的索引约定同样适用于 column_fields。 字段的嵌套顺序很重要。先将 Category 添加到行区域，然后再添加 Item，则会生成一个外层分组为 Category、内层分组为 Item 的数据透视表。反转顺序则会反转层次结构。

数据透视字段小计

PivotField.set_subtotals(PivotFieldSubtotalType subtotal_type, bool shown) 方法控制数据透视字段显示哪些小计行。每次调用独立切换一种小计类型。传入 shown = True 显示小计，而 shown = False 则隐藏小计。由于每次调用仅影响一种类型，因此使用不同的 subtotal_type 值多次调用该方法即可构建自定义的小计子集。 PivotFieldSubtotalType 枚举定义了可用的小计种类。

  • AUTOMATIC — Aspose.Cells 选择默认选项（通常对数值字段使用 SUM）
  • NONE — 抑制所有小计行
  • SUM
  • COUNT
  • AVERAGE
  • MAX
  • MIN
  • PRODUCT
  • STDDEV
  • STDDEVP
  • VAR
  • VARP

场景 1 — 自动（默认）小计

如果根本不调用 set_subtotals，Aspose.Cells 会将 AUTOMATIC 选择应用于数值字段。以下示例通过对外部 Category 行字段调用 set_subtotals(PivotFieldSubtotalType.AUTOMATIC, True) 来明确确认此行为。

import aspose.cells as ac
workbook = ac.Workbook()
worksheet = workbook.worksheets[0]
worksheet.name = "Data"
worksheet.cells[0, 0].put_value("Category")
worksheet.cells[0, 1].put_value("Item")
worksheet.cells[0, 2].put_value("Year")
worksheet.cells[0, 3].put_value("Amount")
worksheet.cells[1, 0].put_value("Fruit")
worksheet.cells[1, 1].put_value("Apple")
worksheet.cells[1, 2].put_value(2020)
worksheet.cells[1, 3].put_value(100)
worksheet.cells[2, 0].put_value("Fruit")
worksheet.cells[2, 1].put_value("Apple")
worksheet.cells[2, 2].put_value(2021)
worksheet.cells[2, 3].put_value(150)
worksheet.cells[3, 0].put_value("Fruit")
worksheet.cells[3, 1].put_value("Banana")
worksheet.cells[3, 2].put_value(2020)
worksheet.cells[3, 3].put_value(80)
worksheet.cells[4, 0].put_value("Fruit")
worksheet.cells[4, 1].put_value("Banana")
worksheet.cells[4, 2].put_value(2021)
worksheet.cells[4, 3].put_value(90)
worksheet.cells[5, 0].put_value("Vegetable")
worksheet.cells[5, 1].put_value("Carrot")
worksheet.cells[5, 2].put_value(2020)
worksheet.cells[5, 3].put_value(50)
worksheet.cells[6, 0].put_value("Vegetable")
worksheet.cells[6, 1].put_value("Carrot")
worksheet.cells[6, 2].put_value(2021)
worksheet.cells[6, 3].put_value(60)
worksheet.cells[7, 0].put_value("Vegetable")
worksheet.cells[7, 1].put_value("Daikon")
worksheet.cells[7, 2].put_value(2020)
worksheet.cells[7, 3].put_value(40)
worksheet.cells[8, 0].put_value("Vegetable")
worksheet.cells[8, 1].put_value("Daikon")
worksheet.cells[8, 2].put_value(2021)
worksheet.cells[8, 3].put_value(45)
pivot_index = worksheet.pivot_tables.add("A1:D9", "F3", "PivotTable1")
pivot_table = worksheet.pivot_tables[pivot_index]
pivot_table.add_field_to_area(ac.PivotFieldType.ROW, "Category")
pivot_table.add_field_to_area(ac.PivotFieldType.ROW, "Item")
pivot_table.add_field_to_area(ac.PivotFieldType.COLUMN, "Year")
pivot_table.add_field_to_area(ac.PivotFieldType.DATA, "Amount")
category_field = pivot_table.row_fields[0]
category_field.set_subtotals(ac.PivotFieldSubtotalType.AUTOMATIC, True)
pivot_table.calculate_data()
workbook.save("output_automatic.xlsx")

场景 2 — 抑制所有小计（None）

调用 set_subtotals(PivotFieldSubtotalType.NONE, True) 会从数据透视表中移除所有小计行，仅保留字段行和底部的总计行。当您希望仅查看原始的分组数据而不包含任何汇总行时，此功能非常有用。

import aspose.cells as ac
workbook = ac.Workbook()
worksheet = workbook.worksheets[0]
worksheet.name = "Data"
headers = ["Category", "Item", "Year", "Amount"]
for j in range(len(headers)):
    worksheet.cells[0, j].put_value(headers[j])
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 in range(len(data)):
    for j in range(len(data[i])):
        worksheet.cells[i + 1, j].put_value(data[i][j])
pivot_index = worksheet.pivot_tables.add("A1:D9", "F3", "PivotTable1")
pivot_table = worksheet.pivot_tables[pivot_index]
pivot_table.add_field_to_area(ac.PivotFieldType.ROW, "Category")
pivot_table.add_field_to_area(ac.PivotFieldType.ROW, "Item")
pivot_table.add_field_to_area(ac.PivotFieldType.COLUMN, "Year")
pivot_table.add_field_to_area(ac.PivotFieldType.DATA, "Amount")
category_field = pivot_table.row_fields[0]
for st in [ac.PivotFieldSubtotalType.SUM, ac.PivotFieldSubtotalType.COUNT, ac.PivotFieldSubtotalType.AVERAGE, ac.PivotFieldSubtotalType.MAX, ac.PivotFieldSubtotalType.MIN, ac.PivotFieldSubtotalType.PRODUCT]:
    category_field.set_subtotals(st, True)
pivot_table.calculate_data()
workbook.save("output_none.xlsx")

场景 3 — 自定义小计子集（Sum + Average）

您并不局限于单一的小计类型。每次 set_subtotals 调用独立地作用于一种类型，因此调用该方法两次（一次使用 SUM，一次使用 AVERAGE）会为每个 Category 组生成一个包含两行小计的自定义子集。

import aspose.cells as ac
workbook = ac.Workbook()
worksheet = workbook.worksheets[0]
worksheet.name = "Data"
worksheet.cells["A1"].put_value("Category")
worksheet.cells["B1"].put_value("Item")
worksheet.cells["C1"].put_value("Year")
worksheet.cells["D1"].put_value("Amount")
worksheet.cells[1, 0].put_value("Fruit")
worksheet.cells[1, 1].put_value("Apple")
worksheet.cells[1, 2].put_value(2020)
worksheet.cells[1, 3].put_value(100)
worksheet.cells[2, 0].put_value("Fruit")
worksheet.cells[2, 1].put_value("Apple")
worksheet.cells[2, 2].put_value(2021)
worksheet.cells[2, 3].put_value(150)
worksheet.cells[3, 0].put_value("Fruit")
worksheet.cells[3, 1].put_value("Banana")
worksheet.cells[3, 2].put_value(2020)
worksheet.cells[3, 3].put_value(80)
worksheet.cells[4, 0].put_value("Fruit")
worksheet.cells[4, 1].put_value("Banana")
worksheet.cells[4, 2].put_value(2021)
worksheet.cells[4, 3].put_value(90)
worksheet.cells[5, 0].put_value("Vegetable")
worksheet.cells[5, 1].put_value("Carrot")
worksheet.cells[5, 2].put_value(2020)
worksheet.cells[5, 3].put_value(50)
worksheet.cells[6, 0].put_value("Vegetable")
worksheet.cells[6, 1].put_value("Carrot")
worksheet.cells[6, 2].put_value(2021)
worksheet.cells[6, 3].put_value(60)
worksheet.cells[7, 0].put_value("Vegetable")
worksheet.cells[7, 1].put_value("Daikon")
worksheet.cells[7, 2].put_value(2020)
worksheet.cells[7, 3].put_value(40)
worksheet.cells[8, 0].put_value("Vegetable")
worksheet.cells[8, 1].put_value("Daikon")
worksheet.cells[8, 2].put_value(2021)
worksheet.cells[8, 3].put_value(45)
pivot_tables = worksheet.pivot_tables
pivot_index = pivot_tables.add("A1:D9", "F3", "PivotTable1")
pivot_table = pivot_tables[pivot_index]
pivot_table.add_field_to_area(ac.PivotFieldType.ROW, "Category")
pivot_table.add_field_to_area(ac.PivotFieldType.ROW, "Item")
pivot_table.add_field_to_area(ac.PivotFieldType.COLUMN, "Year")
pivot_table.add_field_to_area(ac.PivotFieldType.DATA, "Amount")
category_field = pivot_table.row_fields[0]
category_field.set_subtotals(ac.PivotFieldSubtotalType.SUM, True)
category_field.set_subtotals(ac.PivotFieldSubtotalType.AVERAGE, True)
pivot_table.calculate_data()
workbook.save("output_custom.xlsx")

总结

上述三个场景共享相同的数据集和数据透视表结构。它们之间唯一的区别是对外层 Category 行字段应用的 set_subtotals 调用。请记住"两字段"规则：单个字段在区域中没有可小计的内容，因此当您希望 set_subtotals 产生可见效果时，请始终在行区域或列区域中放置至少两个字段。

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