wps-pivot

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

    # 读取数据
    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

    # 聚合
    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

1. 生成透视结果Excel
2. 或提供WPS内操作步骤指引
3. 说明如何修改汇总方式和筛选

示例

# 简单透视
/wps-pivot 按部门统计销售额合计，数据在sales.xlsx

# 交叉透视
/wps-pivot 各部门每个月的销售额是多少

# 不懂透视表
/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