在日常数据处理工作中，Excel 数据分组是一项高频使用的功能。当面对包含大量明细数据的表格时，仅靠原始数据视图往往难以快速把握整体结构和汇总信息。Excel 的分组功能允许用户将相邻的行或列组织为可折叠/展开的层级结构，从而在宏观汇总与微观明细之间灵活切换。典型的应用场景包括：
- 销售报表按地区分组
- 财务报表按月度分组
- 库存报表按品类分组等。
无论是业务人员直接在 Excel 中手动操作，还是开发者通过代码批量处理，掌握数据分组功能背后的实现逻辑都至关重要。本文将系统介绍使用 Python代 码实现 Excel 数据分组的方法，提供完整代码示例。
文章目录
一、Excel 内置数据分组功能
1.1 行分组与列分组
在 Excel 中，数据分组主要通过 "数据 " 选项卡下的 "组合 " 功能完成。用户可以选中连续的行或列，点击"分组"按钮后，Excel 会在行号左侧或列标上方自动生成 "---" 形状的控制按钮，单击该按钮即可折叠或展开分组区域。反向操作选择 "取消组合"，即可解除分组状态。
1.2 分类汇总
分类汇总是 Excel 中一个更高级的数据分组功能。当用户需要对某一列的数据按特定字段进行分组汇总时，可以通过"数据"→"分类汇总"菜单进入设置界面。在该界面中，用户需要指定：
- 分类字段（按哪个列进行分组）
- 汇总方式（求和、平均值、计数、最大值、最小值等）
- 选定汇总项（对哪些列进行汇总计算）
Excel 自动为每个分组插入汇总行，并生成可折叠的数据层次结构。
1.3 不足之处
⚠️ Excel 手动操作的局限在于缺乏自动化能力。当需要频繁生成分组报表，或需要将分组功能嵌入数据处理流程时，手动操作显然不能满足要求。这便是 Python 的价值所在。
二、Python 实现 Excel 数据分组
Free Spire.XLS for Python 是一个专门用于操作 Excel 文件的免费 Python 库，通过pip命令即可完成安装：
bash
pip install Spire.XLS.Free在数据分组功能方面，该库提供了以下核心能力：
✅ 对连续行或列进行基础分组
✅ 创建多级嵌套分组
✅ 一键生成分类汇总（Subtotal）
✅ 取消已有分组
下文将逐一详细介绍这些功能的代码实现。
三、使用 Free Spire.XLS 创建基础行分组
最基础的分组操作是将指定连续区域的行或列分组。Worksheet 类提供了 GroupByRows() 和 GroupByColumns() 方法来实现这一功能。
以下示例演示如何加载一个 Excel 文件，并对其中某个连续行区域进行分组：
python
from spire.xls import *
from spire.xls.common import *
# 创建Workbook对象
workbook = Workbook()
# 加载Excel文件
workbook.LoadFromFile("数据.xlsx")
# 获取第一个工作表
sheet = workbook.Worksheets[0]
# 对第2到第10行进行分组，False表示不折叠（即默认展开状态）
sheet.GroupByRows(2, 10, False)
# 保存结果文件
workbook.SaveToFile("行分组结果.xlsx", ExcelVersion.Version2016)
workbook.Dispose()GroupByRows() 方法的三个参数依次为：起始行索引、结束行索引、是否折叠分组。当第三个参数为True时，分组在打开时即处于折叠状态，所有明细行被隐藏，仅显示分组摘要行。
如需对列进行分组，可调用 GroupByColumns() 方法：
python
# 对第4到第7列进行分组
sheet.GroupByColumns(4, 7, False)上述代码运行后，在生成的 Excel 文件中，行号左侧或列标上方会出现分组控制按钮，用户可以手动展开或折叠分组区域。
四、创建嵌套分组
在实际业务场景中，数据往往具有多层次结构。这种嵌套分组可以通过多次调用GroupByRows()方法实现：先创建外层分组，再在外层分组内创建内层分组。
python
from spire.xls import *
from spire.xls.common import *
workbook = Workbook()
workbook.LoadFromFile("数据.xlsx")
sheet = workbook.Worksheets[0]
# 创建外层分组：第2到第10行（
sheet.GroupByRows(2, 10, False)
# 在外层分组内部创建嵌套分组（第3到第7行）
sheet.GroupByRows(3, 7, False)
workbook.SaveToFile("嵌套分组.xlsx", ExcelVersion.Version2016)
workbook.Dispose()执行上述代码后，Excel 文件中将出现内外层两级分组控制按钮。这种结构化的数据组织方式极大地提升了数据查看和报告的交互性。
五、创建分类汇总
分类汇总（Subtotal）是比单纯行分组更高级的功能，它不仅自动生成分组结构，还在每个分组后插入汇总行，并根据指定的汇总方式计算数值。Worksheet.Subtotal()方法正是为此设计的。
假设有如下图所示的销售数据表格（示例数据结构）：
| 行号 | 地区 | 销售人员 | 销售额 | 订单数量 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 华东 | 张三 | 12500 | 15 |
| 2 | 华东 | 李四 | 9800 | 12 |
| 3 | 华南 | 王五 | 15700 | 18 |
| 4 | 华南 | 赵六 | 11200 | 14 |
按"地区 "字段进行分组并对"销售额"求和，是典型的分类汇总需求。实现代码如下：
python
from spire.xls import *
from spire.xls.common import *
# 创建Workbook对象并加载Excel文件（假设该文件包含上述示例数据）
workbook = Workbook()
workbook.LoadFromFile("销售明细.xlsx")
sheet = workbook.Worksheets[0]
# 定义需要进行分类汇总的数据区域
# 区域为 A2 到 D5（仅数据行）
data_range = sheet.Range["A2:D5"]
# 调用完整参数的 Subtotal 方法
# 参数说明：
# data_range : 要处理的单元格区域，本例为 A1:D5
# groupByIndex : 分组列在区域内的索引（0-based），1 表示区域内的第2列（B列，即"地区"列）
# totalFields : 需要汇总的列索引列表（0-based），[3] 表示区域内的第4列（D列，即"销售额"列）
# subtotalType : 汇总类型，SubtotalTypes.Sum 表示求和
# replace : 是否替换现有的分类汇总，True 表示替换
# addPageBreak : 是否在每组后添加分页符，False 表示不添加
# addsummaryBelowData : 是否将汇总行显示在数据下方，True 表示汇总行位于明细数据下方
sheet.Subtotal(data_range, 1, [3], SubtotalTypes.Sum, True, False, True)
workbook.SaveToFile("分类汇总结果.xlsx", ExcelVersion.Version2016)
workbook.Dispose()执行结果说明：
运行上述代码后，生成的 Excel 文件中的表格将被转换为以下结构：
六、取消分组
当需要移除现有分组时，可使用 UngroupByRows() 和 UngroupByColumns() 方法：
python
from spire.xls import *
from spire.xls.common import *
workbook = Workbook()
workbook.LoadFromFile("已分组文件.xlsx")
sheet = workbook.Worksheets[0]
# 取消第2到第10行的分组
sheet.UngroupByRows(2, 10)
# 取消第2到第4列的分组
sheet.UngroupByColumns(2, 4)
workbook.SaveToFile("取消分组后.xlsx", ExcelVersion.Version2016)
workbook.Dispose()UngroupByRows() 的参数只需指定起始行和结束行，方法会移除该范围内的所有分组，恢复到未分组状态。
📌 小结
本文系统介绍了在 Python 中实现 Excel 数据分组功能的方法。通过 GroupByRows()、GroupByColumns() 和 Subtotal() 等方法，开发者可以以纯代码的方式完成行分组、列分组、嵌套分组以及分类汇总等常见数据处理任务，生成可直接交付使用的带有分组结构的 Excel 报表。
此外该免费库还支持获取分组的大纲级别 、和控制分组的折叠与展开状态，如需相关功能可留言~