举例
有 Excel 文件 Book1.xlsx,数据如下所示:
| date | val |
| 2018/1/1 | 1 |
| 2019/1/1 | 2 |
| 2019/2/1 | 3 |
| 2019/2/5 | 4 |
| 2019/3/5 | 5 |
| 2019/3/10 | 6 |
| 2019/3/19 | 7 |
| 2019/3/19 | 8 |
| 2019/4/15 | 9 |
| 2019/4/29 | 10 |
按 date 的年月统计 val 的和,结果如下:
| YM | total |
| 201801 | 1 |
| 201901 | 2 |
| 201902 | 7 |
| 201903 | 26 |
| 201904 | 19 |
编写 SPL 脚本:
| A | |
| 1 | =file("Book1.xlsx").xlsimport@t() |
| 2 | =A1.groups(month@y(date):YM;sum(val):total) |
A1 读取 excel 文件内容
A2 按 date 的年月分组,统计 val 的和,month 的 @y 表示参数中带有年份部分,返回 6 位数
该博客展示了如何使用SPL脚本读取Excel文件Book1.xlsx,并按date列的年月进行分组,统计val列的和。通过month的@y函数获取6位数的年月形式,最终得到每个年月的val总和,例如201801的总和为1,201903的总和为26。这个过程对于数据聚合和分析非常有用。
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