| name | wps-pivot |
| description | 透视表傻瓜教程。透视表看不懂？不知道字段往哪拖？用最通俗的话教你：
透视表就是"按X分组，算Y的汇总"。帮你选对字段，生成透视结果。
用于帮助用户理解和创建透视表。当用户提到透视表、数据汇总、分组统计时触发。
Pivot table guide - explains concepts in plain language and generates results.
|
| license | MIT |
| user-invocable | true |
| argument-hint | [数据描述/分析需求] |
| allowed-tools | Read, Grep, Glob, Bash, Write, Edit |
| metadata | {"author":"BWKYD","title":"透视表教程","description_zh":"讲解透视表的用法，帮你理解字段拖放和数据汇总","tags":["透视表","数据分析","汇总","Excel","WPS"],"version":"1.0.1","license":"MIT"} |
数据透视表助手
用人话解释透视表 → 帮你拖对字段 → 生成结果。
"透视表就是：按X分组，算Y的汇总。" 就这么简单。
When to Use
- 需要按分类汇总数据
- 不知道透视表怎么用
- 需要交叉分析（如：各部门各月销售额）
- 用户说"帮我做透视表""按XX汇总"
When NOT to Use
- 简单求和/计数 → 使用
wps-formula
- 图表可视化 → 使用
wps-chart
透视表一句话理解
透视表 = 按【行标签】分组，计算【值字段】的【汇总方式】
例子：
"按部门统计人数"
→ 行标签=部门，值=姓名，汇总=计数
"各月份各产品的销售额合计"
→ 行标签=月份，列标签=产品，值=销售额，汇总=求和
"每个销售员的平均单价"
→ 行标签=销售员，值=单价，汇总=平均值
字段拖放指南
┌─────────────────────────────────────┐
│ 你的数据有哪些列？ │
│ │
│ 分类列（文本）→ 拖到【行】或【列】 │
│ 如：部门、月份、产品、地区 │
│ │
│ 数值列（数字）→ 拖到【值】 │
│ 如：金额、数量、分数 │
│ │
│ 筛选列（可选）→ 拖到【筛选】 │
│ 如：年份、状态 │
└─────────────────────────────────────┘
常见搭配：
┌──────────────┬──────┬──────┬────────┐
│ 需求 │ 行 │ 列 │ 值 │
├──────────────┼──────┼──────┼────────┤
│ 各部门人数 │ 部门 │ - │ 计数 │
│ 月度销售趋势 │ 月份 │ - │ 求和 │
│ 部门×月份 │ 部门 │ 月份 │ 求和 │
│ 产品占比 │ 产品 │ - │ 求和% │
└──────────────┴──────┴──────┴────────┘
工作流程
Step 1: 理解数据和需求
确认：
- 数据有哪些列
- 想按什么分组
- 想看什么数值（合计/平均/计数）
- 是否需要交叉分析
Step 2: 用openpyxl生成透视结果
from openpyxl import Workbook, load_workbook
from openpyxl.styles import Font, Alignment, PatternFill, Border, Side
from collections import defaultdict
import os
def create_pivot(data_path, row_field, value_field,
agg='sum', col_field=None, output_path=None):
"""生成透视表结果"""
wb = load_workbook(data_path)
ws = wb.active
headers = [cell.value for cell in ws[1]]
row_idx = headers.index(row_field)
val_idx = headers.index(value_field)
col_idx = headers.index(col_field) if col_field else None
if col_field:
pivot = defaultdict(lambda: defaultdict(list))
col_values = set()
for row in ws.iter_rows(min_row=2, values_only=True):
r_key = row[row_idx]
c_key = row[col_idx]
val = float(row[val_idx] or 0)
pivot[r_key][c_key].append(val)
col_values.add(c_key)
col_values = sorted(col_values)
else:
pivot = defaultdict(list)
for row in ws.iter_rows(min_row=2, values_only=True):
r_key = row[row_idx]
val = float(row[val_idx] or 0)
pivot[r_key].append(val)
agg_funcs = {
: ,
: x: (x)/(x) x ,
: ,
: ,
: ,
}
func = agg_funcs.get(agg, )
wb_out = Workbook()
ws_out = wb_out.active
ws_out.title =
header_fill = PatternFill(, fgColor=)
header_font = Font(name=, size=, bold=, color=)
col_field:
ws_out.cell(row=, column=, value=row_field).font = header_font
ws_out.cell(row=, column=).fill = header_fill
ci, cv (col_values, ):
ws_out.cell(row=, column=ci, value=cv).font = header_font
ws_out.cell(row=, column=ci).fill = header_fill
ws_out.cell(row=, column=(col_values)+, value=).font = header_font
ws_out.cell(row=, column=(col_values)+).fill = header_fill
ri, (rk, cols) ((pivot.items()), ):
ws_out.cell(row=ri, column=, value=rk)
row_total =
ci, cv (col_values, ):
val = func(cols.get(cv, []))
ws_out.cell(row=ri, column=ci, value=(val, ))
row_total += val
ws_out.cell(row=ri, column=(col_values)+, value=(row_total, ))
:
ws_out.cell(row=, column=, value=row_field).font = header_font
ws_out.cell(row=, column=).fill = header_fill
ws_out.cell(row=, column=, value=).font = header_font
ws_out.cell(row=, column=).fill = header_fill
ri, (rk, vals) ((pivot.items()), ):
ws_out.cell(row=ri, column=, value=rk)
ws_out.cell(row=ri, column=, value=(func(vals), ))
output_path:
output_path =
wb_out.save(output_path)
os.path.abspath(output_path)
Step 3: 在WPS中创建透视表的步骤指引
WPS中创建透视表（手动操作指引）：
1. 选中数据区域（含表头）
2. 菜单 → 插入 → 数据透视表
3. 选择放置位置（新工作表）
4. 在右侧面板拖放字段：
- 行区域：拖入分类字段
- 列区域：拖入交叉字段（可选）
- 值区域：拖入数值字段
- 筛选区域：拖入筛选字段（可选）
5. 点击值字段 → 值字段设置 → 选择汇总方式
Step 4: 交付
- 生成透视结果Excel
- 或提供WPS内操作步骤指引
- 说明如何修改汇总方式和筛选
示例
/wps-pivot 按部门统计销售额合计，数据在sales.xlsx
/wps-pivot 各部门每个月的销售额是多少
/wps-pivot 透视表是什么？我的数据有姓名、部门、月份、销售额，想看各部门汇总
