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  4. 使用 C# 建立 Excel 資料透視表
使用 IRONXL

如何在 C# 中建立 Excel 資料透視表？

喬迪·巴迪亞
喬迪·巴迪亞
更新:

在 C# 中建立 Excel 資料透視表既可以使用 Office Interop（需要安裝 Microsoft Office），也可以使用 IronXL 等獨立運作的現代函式庫，其中 IronXL 為DevOps環境提供了更優越的部署彈性和跨平台支援。

以程式設計方式產生資料透視表需要使用 C# 互通 及其 Office 依賴項，或使用像IronXL這樣可以獨立工作的現代函式庫。 本教學示範了這兩種方法，重點介紹了為什麼開發人員越來越多地選擇 IronXL 而不是傳統的互通方法，尤其是在部署到Docker 容器或Azure和AWS等雲端環境時。

在本文中，我們將學習如何編輯、建立、設計和計算透視表和分組，並進行自動分析和錯誤處理——所有這些都將保持DevOps工程師所需的部署簡易性。

什麼是Excel資料透視表？

資料透視表是Excel最強大的工具之一。 它是一種匯總大型資料集的簡單方法，使其在 .NET 應用程式的資料分析中具有不可估量的價值。 資料透視表可以幫助您輕鬆顯示、理解和分析數值資料。 它們不僅在 Excel 中可用，而且在其他程式中也可用，例如 Google Sheets、Apple Numbers 和CSV Exports 。 它們提供了一種查看數據概覽的解決方案——充當數據控制台，讓人們能夠以有意義的方式查看自己的資訊。

對於容器化應用程序，以程式設計方式建立資料透視表可以消除在 Docker 映像中安裝 Excel 的需要，從而顯著減少容器大小和部署複雜性。 這種方法與現代 CI/CD 管線和容器部署策略完美契合。

讓我們先來探討一下建立資料透視表的錯誤方法，然後再學習 C# 中的正確方法：

如何使用 C# 互通 在 Excel 表格中建立資料透視表？

C# Excel Interop 透過 COM 自動化提供對 Excel 資料透視表功能的直接存取。 以下是許多開發人員在尋找用於在 C# 中產生資料透視表的工具時遇到的傳統方法：

為什麼這種方法在 .NET 中被認為已經過時？

using Excel = Microsoft.Office.Interop.Excel;
using System.Runtime.InteropServices;
// Create Excel application instance
Excel.Application xlApp = new Excel.Application();
Excel.Workbook xlWorkbook = xlApp.Workbooks.Open(@"C:\Data\SalesData.xlsx");
Excel.Worksheet xlSheet = (Excel.Worksheet)xlWorkbook.Sheets[1];
Excel.Worksheet xlPivotSheet = (Excel.Worksheet)xlWorkbook.Sheets.Add();
// Define data range for pivot table
Excel.Range dataRange = xlSheet.UsedRange;
// Row area and column area 
// Create pivot cache and pivot table
Excel.PivotCache pivotCache = xlWorkbook.PivotCaches().Create(
    Excel.XlPivotTableSourceType.xlDatabase,
    dataRange,
    Type.Missing);
Excel.PivotTable pivotTable = pivotCache.CreatePivotTable(
    xlPivotSheet.Cells[3, 1],
    "SalesPivot",
    Type.Missing,
    Type.Missing); // fields by field
// Configure pivot table fields
Excel.PivotField productField = (Excel.PivotField)pivotTable.PivotFields("Product");
productField.Orientation = Excel.XlPivotFieldOrientation.xlRowField;
productField.Position = 1;
Excel.PivotField regionField = (Excel.PivotField)pivotTable.PivotFields("Region");
regionField.Orientation = Excel.XlPivotFieldOrientation.xlColumnField;
regionField.Position = 1;
Excel.PivotField salesField = (Excel.PivotField)pivotTable.PivotFields("Sales");
pivotTable.AddDataField(salesField, "Sum of Sales", Excel.XlConsolidationFunction.xlSum);
// Save and cleanup
xlWorkbook.SaveAs(@"C:\Data\PivotReport.xlsx");
xlWorkbook.Close();
xlApp.Quit();
// Release COM objects to prevent memory leaks
Marshal.ReleaseComObject(pivotTable);
Marshal.ReleaseComObject(pivotCache);
Marshal.ReleaseComObject(xlPivotSheet);
Marshal.ReleaseComObject(xlSheet);
Marshal.ReleaseComObject(xlWorkbook);
Marshal.ReleaseComObject(xlApp);
using Excel = Microsoft.Office.Interop.Excel;
using System.Runtime.InteropServices;
// Create Excel application instance
Excel.Application xlApp = new Excel.Application();
Excel.Workbook xlWorkbook = xlApp.Workbooks.Open(@"C:\Data\SalesData.xlsx");
Excel.Worksheet xlSheet = (Excel.Worksheet)xlWorkbook.Sheets[1];
Excel.Worksheet xlPivotSheet = (Excel.Worksheet)xlWorkbook.Sheets.Add();
// Define data range for pivot table
Excel.Range dataRange = xlSheet.UsedRange;
// Row area and column area 
// Create pivot cache and pivot table
Excel.PivotCache pivotCache = xlWorkbook.PivotCaches().Create(
    Excel.XlPivotTableSourceType.xlDatabase,
    dataRange,
    Type.Missing);
Excel.PivotTable pivotTable = pivotCache.CreatePivotTable(
    xlPivotSheet.Cells[3, 1],
    "SalesPivot",
    Type.Missing,
    Type.Missing); // fields by field
// Configure pivot table fields
Excel.PivotField productField = (Excel.PivotField)pivotTable.PivotFields("Product");
productField.Orientation = Excel.XlPivotFieldOrientation.xlRowField;
productField.Position = 1;
Excel.PivotField regionField = (Excel.PivotField)pivotTable.PivotFields("Region");
regionField.Orientation = Excel.XlPivotFieldOrientation.xlColumnField;
regionField.Position = 1;
Excel.PivotField salesField = (Excel.PivotField)pivotTable.PivotFields("Sales");
pivotTable.AddDataField(salesField, "Sum of Sales", Excel.XlConsolidationFunction.xlSum);
// Save and cleanup
xlWorkbook.SaveAs(@"C:\Data\PivotReport.xlsx");
xlWorkbook.Close();
xlApp.Quit();
// Release COM objects to prevent memory leaks
Marshal.ReleaseComObject(pivotTable);
Marshal.ReleaseComObject(pivotCache);
Marshal.ReleaseComObject(xlPivotSheet);
Marshal.ReleaseComObject(xlSheet);
Marshal.ReleaseComObject(xlWorkbook);
Marshal.ReleaseComObject(xlApp);
$vbLabelText   $csharpLabel

此 Interop 範例建立了一個原生 Excel 資料透視表，其中產品為行，地區為列，銷售額匯總在資料區中。 雖然這種方法可行，但需要安裝 Microsoft Office 並進行仔細的 COM 物件管理。 微軟的文檔解釋了為什麼這種方法已經過時。 從DevOps角度來看，這種方法尤其成問題，因為它無法有效地容器化——你無法在Linux Docker 容器中安裝 Microsoft Office，也無法部署到無伺服器環境中。

C# 互通會帶來哪些問題？

互通性方法存在一些重大挑戰，使其不適用於現代DevOps實踐和雲端原生部署。

不幸的是，Stack Overflow 和其他程式設計網站仍然推薦它，因為它們的思維方式還停留在 2000 年代初期的討論貼文中。

部署相依性：需要在執行原始碼的每台機器上安裝 Microsoft Office，包括生產伺服器。 這會增加許可成本和部署複雜性。

記憶體管理：必須使用 Marshal.ReleaseComObject() 明確釋放 COM 物件。 即使缺少一個物件也會導致 Excel 進程在記憶體中掛起， Stack Overflow 上對此有大量記錄。 考慮樞軸緩存。

平台限制：此解決方案僅適用於已安裝 Office 的 Windows 系統。 它可能運行速度極慢，並導致記憶體洩漏。 不支援Linux 、 macOS 、Docker 容器或Azure Functions等雲端平台。 這嚴重限制了部署選項，並阻礙了現代容器編排平台的使用。

效能問題：啟動 Excel 應用程式執行個體速度慢且資源消耗大，尤其是伺服器端處理。

版本相容性：不同 Office 版本可能具有不同的 COM 接口，從而導致跨環境的相容性問題。

IronXL 如何在不使用互通的情況下以程式設計方式建立資料透視表？

IronXL使用託管程式碼建立資料透視表，沒有 COM 依賴項，其建立方式有所不同。 雖然它不能建立原生的 Excel 資料透視表，但它提供了強大的聚合功能，非常適合容器化部署和雲端原生架構。 該庫的效能優化包括速度提升 40 倍，記憶體使用量從 19.5 GB 減少到 1 GB 以下，使其成為資源受限的容器環境的理想選擇。

這種方法對於 XLSX 或 XLS 檔案來說有何現代之處？

using IronXL;
using System.Linq;
using System.Data; // Keep this namespace
using static System.Data.DataTableExtensions; // Use 'using static' for DataTableExtensions
class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // Load Excel file - no Office required
        WorkBook workbook = WorkBook.Load("SalesData.xlsx");
        WorkSheet dataSheet = workbook.WorkSheets[0];
        // Convert to DataTable for powerful manipulation
        var dataTable = dataSheet.ToDataTable(true); // true = use first row as column headers
        // Create pivot-style aggregation using LINQ
        var pivotData = dataTable.AsEnumerable()
            .GroupBy(row => new {
                Product = row["Product"].ToString(),
                Region = row["Region"].ToString()
            }) //range
            .Select(g => new {
                Product = g.Key.Product,
                Region = g.Key.Region,
                TotalSales = g.Sum(row => Convert.ToDecimal(row["Sales"])),
                AverageSale = g.Average(row => Convert.ToDecimal(row["Sales"])),
                Count = g.Count()
            }); 
        // Create pivot report worksheet
        WorkSheet pivotSheet = workbook.CreateWorkSheet("PivotReport");
        // Build cross-tabulation structure
        var products = pivotData.Select(p => p.Product).Distinct().OrderBy(p => p);
        var regions = pivotData.Select(p => p.Region).Distinct().OrderBy(r => r);
        // Create headers
        pivotSheet["A1"].Value = "Product/Region";
        int col = 2;
        foreach (var region in regions)
        {
            pivotSheet[$"{(char)('A' + col - 1)}1"].Value = region; // string  
            col++;
        }
        // Populate pivot data
        int row = 2;
        foreach (var product in products)
        {
            pivotSheet[$"A{row}"].Value = product;
            col = 2;
            foreach (var region in regions)
            {
                var sales = pivotData
                    .Where(p => p.Product == product && p.Region == region)
                    .Select(p => p.TotalSales)
                    .FirstOrDefault();
                pivotSheet[$"{(char)('A' + col - 1)}{row}"].Value = sales;
                col++;
            }
            row++;
        }
        // Add totals using Excel formulas
        pivotSheet[$"A{row}"].Value = "Total"; // grand totals
        for (int c = 2; c <= regions.Count() + 1; c++)
        {
            pivotSheet[$"{(char)('A' + c - 1)}{row}"].Formula = $"=SUM({(char)('A' + c - 1)}2:{(char)('A' + c - 1)}{row - 1})";
        }
        // Proceeding to apply formatting
        var dataRange = pivotSheet[$"B2:{(char)('A' + regions.Count())}{row}"];
        dataRange.FormatString = "$#,##0.00";
        workbook.SaveAs("PivotReport.xlsx");
    }
}
using IronXL;
using System.Linq;
using System.Data; // Keep this namespace
using static System.Data.DataTableExtensions; // Use 'using static' for DataTableExtensions
class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // Load Excel file - no Office required
        WorkBook workbook = WorkBook.Load("SalesData.xlsx");
        WorkSheet dataSheet = workbook.WorkSheets[0];
        // Convert to DataTable for powerful manipulation
        var dataTable = dataSheet.ToDataTable(true); // true = use first row as column headers
        // Create pivot-style aggregation using LINQ
        var pivotData = dataTable.AsEnumerable()
            .GroupBy(row => new {
                Product = row["Product"].ToString(),
                Region = row["Region"].ToString()
            }) //range
            .Select(g => new {
                Product = g.Key.Product,
                Region = g.Key.Region,
                TotalSales = g.Sum(row => Convert.ToDecimal(row["Sales"])),
                AverageSale = g.Average(row => Convert.ToDecimal(row["Sales"])),
                Count = g.Count()
            }); 
        // Create pivot report worksheet
        WorkSheet pivotSheet = workbook.CreateWorkSheet("PivotReport");
        // Build cross-tabulation structure
        var products = pivotData.Select(p => p.Product).Distinct().OrderBy(p => p);
        var regions = pivotData.Select(p => p.Region).Distinct().OrderBy(r => r);
        // Create headers
        pivotSheet["A1"].Value = "Product/Region";
        int col = 2;
        foreach (var region in regions)
        {
            pivotSheet[$"{(char)('A' + col - 1)}1"].Value = region; // string  
            col++;
        }
        // Populate pivot data
        int row = 2;
        foreach (var product in products)
        {
            pivotSheet[$"A{row}"].Value = product;
            col = 2;
            foreach (var region in regions)
            {
                var sales = pivotData
                    .Where(p => p.Product == product && p.Region == region)
                    .Select(p => p.TotalSales)
                    .FirstOrDefault();
                pivotSheet[$"{(char)('A' + col - 1)}{row}"].Value = sales;
                col++;
            }
            row++;
        }
        // Add totals using Excel formulas
        pivotSheet[$"A{row}"].Value = "Total"; // grand totals
        for (int c = 2; c <= regions.Count() + 1; c++)
        {
            pivotSheet[$"{(char)('A' + c - 1)}{row}"].Formula = $"=SUM({(char)('A' + c - 1)}2:{(char)('A' + c - 1)}{row - 1})";
        }
        // Proceeding to apply formatting
        var dataRange = pivotSheet[$"B2:{(char)('A' + regions.Count())}{row}"];
        dataRange.FormatString = "$#,##0.00";
        workbook.SaveAs("PivotReport.xlsx");
    }
}
$vbLabelText   $csharpLabel

這就是以容器友善方式建立資料透視表的方法。 這種方法可以在 Docker 容器、Kubernetes pod 和無伺服器函數中無縫運行，無需任何外部相依性。 整個應用程式可以打包成一個輕量級容器鏡像，在任何支援 .NET 的環境中運行。

資料透視表的輸出結果是什麼樣子的？

！ 比較原始Excel銷售數據和產生的透視表，顯示按地區匯總的產品銷售額及總計

輸出結果顯示了 IronXL 如何將原始銷售資料轉換為結構化的透視報告，而無需安裝 Excel，這使其非常適合 CI/CD 管道中的自動化報告。

如何使用 IronXL 公式建立動態匯總？

對於需要類似資料透視表刷新功能的動態更新場景，IronXL 可以利用Excel 的內建公式。 這種方法更可取——您的數據將以更現代、更優雅的方式處理。 該代碼易於理解和設置，無需聯繫技術支援或閱讀手冊。 這種方法在容器化環境中尤其有價值，因為在容器化環境中，你需要基於公式的計算並自動更新。

如何使基於公式的摘要自動更新？

// Load the workbook
WorkBook workbook = WorkBook.Load(inputPath);
// Rename the first worksheet so formulas reference correctly
WorkSheet dataSheet = workbook.WorkSheets[0];
dataSheet.Name = "DataSheet";
// Convert worksheet to DataTable
DataTable dataTable = dataSheet.ToDataTable(true);
// Create new summary worksheet
WorkSheet summarySheet = workbook.CreateWorkSheet("DynamicSummary");
// Get unique product-region combinations
var uniqueCombos = dataTable.AsEnumerable()
    .Select(row => new {
        Product = row["Product"].ToString(),
        Region = row["Region"].ToString()
    })
    .Distinct()
    .OrderBy(x => x.Product)
    .ThenBy(x => x.Region);
// Add header row
summarySheet["A1"].Value = "Product";
summarySheet["B1"].Value = "Region";
summarySheet["C1"].Value = "Total Sales";
summarySheet["D1"].Value = "Count";
// Populate rows with formulas
int rowIndex = 2;
foreach (var combo in uniqueCombos)
{
    summarySheet[$"A{rowIndex}"].Value = combo.Product;
    summarySheet[$"B{rowIndex}"].Value = combo.Region;
    // Adjust column references if your Sales column is C (not D)
    summarySheet[$"C{rowIndex}"].Formula =
        $"=SUMIFS(DataSheet!C:C,DataSheet!A:A,\"{combo.Product}\",DataSheet!B:B,\"{combo.Region}\")";
    summarySheet[$"D{rowIndex}"].Formula =
        $"=COUNTIFS(DataSheet!A:A,\"{combo.Product}\",DataSheet!B:B,\"{combo.Region}\")";
    rowIndex++;
}
// Optional: add total row
summarySheet[$"A{rowIndex}"].Value = "Total";
summarySheet[$"C{rowIndex}"].Formula = $"=SUM(C2:C{rowIndex - 1})";
summarySheet[$"D{rowIndex}"].Formula = $"=SUM(D2:D{rowIndex - 1})";
// Save output file
workbook.SaveAs(outputPath);  //filename
// Load the workbook
WorkBook workbook = WorkBook.Load(inputPath);
// Rename the first worksheet so formulas reference correctly
WorkSheet dataSheet = workbook.WorkSheets[0];
dataSheet.Name = "DataSheet";
// Convert worksheet to DataTable
DataTable dataTable = dataSheet.ToDataTable(true);
// Create new summary worksheet
WorkSheet summarySheet = workbook.CreateWorkSheet("DynamicSummary");
// Get unique product-region combinations
var uniqueCombos = dataTable.AsEnumerable()
    .Select(row => new {
        Product = row["Product"].ToString(),
        Region = row["Region"].ToString()
    })
    .Distinct()
    .OrderBy(x => x.Product)
    .ThenBy(x => x.Region);
// Add header row
summarySheet["A1"].Value = "Product";
summarySheet["B1"].Value = "Region";
summarySheet["C1"].Value = "Total Sales";
summarySheet["D1"].Value = "Count";
// Populate rows with formulas
int rowIndex = 2;
foreach (var combo in uniqueCombos)
{
    summarySheet[$"A{rowIndex}"].Value = combo.Product;
    summarySheet[$"B{rowIndex}"].Value = combo.Region;
    // Adjust column references if your Sales column is C (not D)
    summarySheet[$"C{rowIndex}"].Formula =
        $"=SUMIFS(DataSheet!C:C,DataSheet!A:A,\"{combo.Product}\",DataSheet!B:B,\"{combo.Region}\")";
    summarySheet[$"D{rowIndex}"].Formula =
        $"=COUNTIFS(DataSheet!A:A,\"{combo.Product}\",DataSheet!B:B,\"{combo.Region}\")";
    rowIndex++;
}
// Optional: add total row
summarySheet[$"A{rowIndex}"].Value = "Total";
summarySheet[$"C{rowIndex}"].Formula = $"=SUM(C2:C{rowIndex - 1})";
summarySheet[$"D{rowIndex}"].Formula = $"=SUM(D2:D{rowIndex - 1})";
// Save output file
workbook.SaveAs(outputPath);  //filename
$vbLabelText   $csharpLabel

這些公式與來源資料保持即時連接，當資料表變更時自動更新—類似於資料透視表刷新行為，但沒有互通依賴性。 這種方法非常適合需要產生動態報告而無需外部相依性的容器化微服務。

動態摘要能帶來哪些結果？

如果我們將這段程式碼應用到上一個範例中的範例 Excel 文件，我們將得到以下輸出：

！ Excel電子表格顯示產品銷售數據，其中包含動態總結公式，顯示各個地區的產品（筆記型電腦、手機、平板電腦）及其計算出的總數和數量。

動態匯總方法提供即時計算，當來源資料變更時會自動更新，因此非常適合容器化環境中的自動化報告管道。 這樣就無需定期刷新資料透視表，並且可以在.NET MAUI和Blazor應用程式中無縫運行。

如何比較 C# 互通 和 IronXL 在資料透視表方面的表現？

方面

C# 互通

IronXL

辦公室要求

是的 - 完全安裝

否 - 獨立庫

平台支援

僅限 Windows 系統

Windows、Linux、macOS、Docker

記憶體管理

需要手動清理 COM 對象

自動 .NET 垃圾回收

部署

複雜 - 辦公室許可

簡單 - 單一 DLL

表現

Excel進程啟動緩慢

快速記憶體計算

雲端相容

否 - Azure 限制

是的 - 支援 Azure Functions

原生透視表

是的

無 - 聚合替代方案

發展速度

速度慢 - COM 複雜性

快速直覺的 API

容器支援

不 - 無法將 Office 容器化

是的－已支援 Docker。

健康檢查

困難 - COM 進程監控

簡易型 - 標準 .NET 監控

從DevOps角度來看，IronXL 的架構為現代部署場景提供了顯著優勢。 該程式庫能夠在沒有外部相依性的情況下在容器中運行，這意味著您可以建立輕量級的 Docker 映像，從而快速部署並高效擴展。 健康檢查可以使用標準的 .NET 模式來實現，該程式庫的安全特性包括DigiCert認證和無 COM 接口，從而減少了攻擊途徑。

你該選擇哪一種方法？

何時應該使用 C# 互通？

選擇C# 互通的條件：

  • 必須使用 Excel 原生資料透視表對象
  • 完全在 Windows 系統上運作，所有 Office 服務均已安裝。
  • 僅部署到您管理的桌面系統
  • 現有遺留程式碼依賴互通性
  • 使用舊版 .NET Framework
  • 您目前沒有容器化或遷移到雲端的計劃

IronXL在什麼情況下效果更佳？

選擇IronXL 的情況：

  • 部署到伺服器或雲端環境（Azure、AWS）
  • 建立可在容器中運行的跨平台應用程式
  • 需要更高的效能，速度提升 40 倍
  • 避免 Office 授權費用和部署複雜性 需要更簡單的程式碼，並具備自動許可證金鑰管理功能
  • 支援 Mac、iOS、Android 和 Linux 系統
  • 熟悉現代 .NET Core 和 .NET 5-10 的開發。
  • 以程式設計方式配置資料透視表字段 建構可導出為各種格式的微服務
  • 在 CI/CD 管線中實現自動化報告
  • 為容器編排建立健康檢查端點 *不同電子表格格式之間的轉換

我們在使用 C# 建立資料透視表方面學到了什麼？

雖然 C# Excel Interop 可以建立原生透視表，但其部署限制和複雜性使其對於現代應用程式來說越來越不切實際，尤其是在容器化環境中。 IronXL透過資料聚合和基於公式的匯總提供強大的替代方案，消除了對 Office 的依賴，同時保持了分析能力。

對於正在尋找無需互通即可開發透視表的替代方案的開發人員和DevOps工程師來說，IronXL 提供了一條更優的途徑，避免了 COM 的複雜性，可在所有平台上運行，並簡化部署。 雖然沒有原生透視對象，但更大的靈活性、更好的性能以及無需 Office 許可的要求彌補了這一不足。 對於DevOps團隊而言，最重要的是 IronXL 能夠實現真正的基礎設施即程式碼，支援容器化部署、自動擴展以及與現代 CI/CD 管道的無縫整合。

該程式庫的綜合功能集包括條件格式設定、儲存格樣式設定、公式支援和資料驗證，使其成為現代 .NET 應用程式中 Excel 自動化的完整解決方案。 無論您是處理 CSV 檔案、管理工作表還是實作複雜的資料轉換，IronXL 都提供了一個一致且易於部署的 API。

!{--01001100010010010100001001010010010000010101001001011001010111110100011101000101010101 01000101111101010011010101000100000101010010010101000100010101000100010111110101011101001000110 1010101000100100001011111010100000101001001001111010001000101010101010000110101010100101010101011 10101010001010010010010010010000010100110001011111010000100100110001001111101000011010010111111010000110100101110--

準備好升級您的 Excel 自動化流程，並使用現代 C# 建立資料透視表程式碼了嗎？

透過 NuGet 套件管理器，您可以在幾秒鐘內將 IronXL 整合到您的 C# 應用程式中。 試用免費試用版，消除生產應用程式中的互通依賴關係，簡化容器部署。

常見問題解答

Excel中的資料透視表是什麼？

Excel 中的資料透視表是一個強大的工具，用於匯總、分析、探索和呈現資料。它允許用戶將列轉換為行，反之亦然，從而實現動態資料分析。

為什麼要使用 IronXL 在 C# 中建立 Excel 資料透視表？

IronXL 允許開發人員在 C# 中建立 Excel 資料透視表，而無需依賴 Office Interop，從而消除了安裝 Excel 的需要並減少了依賴項，使其成為一種現代且高效的選擇。

IronXL 與 C# Interop 在 Excel 操作上有何不同？

與需要安裝 Office 的 C# Interop 相比，IronXL 提供了一種更精簡、更獨立的方法。 IronXL 簡化了資料透視表和其他 Excel 操作的創建，避免了 Interop 的複雜性。

我可以在不安裝Excel的情況下產生資料透視表嗎？

是的，使用 IronXL，您可以在 C# 應用程式中產生資料透視表，而無需安裝 Excel，因為它獨立於 Microsoft Office 運行。

IronXL 是否適用於大型資料集？

IronXL 旨在有效處理大型資料集，因此適用於需要強大的資料操作和資料透視表產生的應用程式。

與傳統方法相比，使用 IronXL 有哪些優點？

IronXL 提供了一種現代化的、無依賴性的替代方案，取代了傳統的 C# Interop 等方法，它易於使用、靈活，並支援複雜的資料操作，而無需安裝 Excel。

我需要學習 VBA 才能使用 IronXL 建立資料透視表嗎？

不，IronXL 允許開發人員直接在 C# 中建立和管理資料透視表，無需學習 VBA 或其他 Excel 專用程式語言。

喬迪·巴迪亞
喬迪·巴迪亞
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軟體工程師
喬迪精通Python、C#和C++，除了在Iron Software運用這些技能外，他還從事遊戲程式設計。他參與產品測試、產品開發和研究等工作，為產品的持續改進做出了巨大貢獻。豐富的經驗讓他始終保持挑戰性和工作熱情，他表示這是他最喜歡在Iron Software工作的原因之一。喬迪在佛羅裡達州邁阿密長大，畢業於佛羅裡達大學，主修電腦科學和統計學。

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