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如何在 C# 中创建 Excel 数据透视表

Curtis Chau
Curtis Chau
已发布:

在Excel中以编程方式生成数据透视表需要使用C# Interop及其Office依赖项，或者使用像IronXL这样的现代库，它们可以独立工作。 本教程演示了这两种方法，强调了为什么开发人员越来越倾向于选择IronXL而不是传统的Interop方法。

在本文中，我们将学习如何编辑、创建、设计和计算数据透视表和分组，进行自动分析和错误处理。

什么是Excel数据透视表？

数据透视类型是您可以在Excel中添加的最强大的工具之一。 它是一种简单易用的方法来总结大型数据集。 因此，数据透视表允许您轻松显示、理解和分析数值数据。 数据透视表不仅在Excel中可用，还在其他程序中可用，如Google Sheets、Apple Numbers和CSV导出。 它提供了一种概述数据的解决方案 - 作为一个数据控制台，让人们以有意义的方式查看他们的信息 - 与现实相联系。

让我们先以错误的方式制作一个数据透视表，然后学习如何用C#制作一个正确的数据透视表：

如何使用C# Interop在Excel表格中创建数据透视表？

C# Excel Interop通过COM自动化提供对Excel数据透视表功能的直接访问。 这是许多开发人员在寻找工具以在C#中生成数据透视表时发现的传统方法：（不推荐）

如何用传统方式在.NET中创建数据透视表

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);
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$vbLabelText   $csharpLabel

此Interop示例创建一个本地XL数据透视表，产品作为行，地区作为列，销售额在数据区域求和。 虽然功能正常，但这种方法需要安装Microsoft Office并仔细管理COM对象。 请参阅微软文档，了解为什么不使用这种方法是现代的。

C# Interop带来了什么问题？

Interop方法提出了几个显著的挑战：

遗憾的是，Stack Overflow和其他编程网站仍在推荐它，因为他们在锁定在2000年代早期的想法上固定。

部署依赖性：需要在运行源代码的每台机器上（包括生产服务器）安装Microsoft Office。 这增加了许可成本和部署复杂性。

内存管理：必须使用Marshal.ReleaseComObject()显式释放COM对象。 即使遗漏一个对象也会导致Excel进程挂在内存中，如Stack Overflow上详细记录。 考虑数据透视缓存。

平台限制详情：这种老式解决方案仅适用于安装了Office的Windows。 而且可能非常慢 - 对用户来说令人困惑，并可能导致内存泄漏。 不支持Linux、macOS、Docker容器或像Azure Functions这样的云平台。

性能问题：启动Excel应用程序实例速度慢且资源密集，尤其是用于服务器端处理时。

版本兼容性：不同的Office版本可能具有不同的COM接口，导致跨环境的兼容性问题。

IronXL如何以编程方式创建数据透视表，无需Interop？

IronXL采用不同的方法来创建数据透视表，使用托管代码，无需COM依赖。 虽然它不会创建本机Excel数据透视表，但它提供了强大的聚合功能：

如何以现代方式以编程方式创建XLSX或XLS数据透视表：

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");
    }
}
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因此，到2025年，这就是如何创建数据透视表。

输出

如何在C#中创建Excel数据透视表：图1 - 我们创建的数据透视表与原始Excel文件显示的单元格。

如何使用IronXL公式创建动态摘要？

对于需要类似创建数据透视表的动态更新场景，计算数据透视表刷新功能，IronXL可以利用Excel内置公式来获得答案。 通常，这比前面的答案更可取 - 您的记录以更现代和优雅的方式被处理，通过代码，人们可以轻松理解。 易于设置，无需联系支持或阅读手册。

// 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
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这些公式与源数据保持实时连接，当数据表更改时自动更新 - 类似于数据透视表刷新行为，但没有Interop依赖。

如果我们将此代码应用于前面示例中的Excel文件（XLS / XLSX），我们将获得这样的字段输出到页面：

如何在C#中创建Excel数据透视表：图2 - 注意：C#动态摘要输出在位置上下文中显示。

比较C# Interop与IronXL的数据透视表

方面

C# Interop

IronXL

是否需要Office

是 - 完全安装

否 - 独立库

平台支持

仅限Windows

Windows、Linux、macOS、Docker

内存管理

需要手动COM清理

自动.NET垃圾回收

部署

复杂 - Office授权

简单 - 单个DLL

性能

慢 - Excel进程启动

快 - 内存中计算

云兼容

否 - Azure限制

是 - 支持Azure Functions

本地数据透视表

是

否 - 聚合替代方案

开发速度

慢 - COM复杂性

快 - 直观API

你应该选择哪种方法？

选择C# Interop当：

  • 绝对需要本机Excel数据透视表对象
  • 专门在安装了Office的Windows上工作
  • 仅在您管理的桌面系统上部署
  • 现有的遗留代码依赖于Interop
  • 使用遗留.NET Framework版本

选择IronXL当：

  • 部署到服务器或云环境和服务（Azure、AWS...）
  • 构建跨平台应用程序
  • 需要更好的性能和可靠性
  • 避免Office授权成本
  • 需要更简单、可维护的代码
  • 支持Mac、iOS、Android和/或Linux系统
  • 在现代.NET Framework Core和.NET 5,6,7,8,9,10中工作
  • 您希望在开发控制台/IDE中拥有对每个字段进行编程设置的完全访问权限，从而无需从数据范围创建数据透视表。

结论

虽然C# Excel Interop可以开发本地数据透视表，但其部署限制和复杂性使其对于现代应用程序来说越来越不现实。 IronXL通过数据聚合和基于公式的概要提供强大的替代方案，消除Office依赖，同时保持分析能力。 如果这有帮助，请投票、评论或订阅。

对于开发人员寻找不使用Interop开发数据透视表的替代方案，IronXL提供了一条优越的路径，避免了COM复杂性，适用于所有平台，并简化了部署。 虽然没有本机数据透视对象的权衡通过更大的灵活性、更好的性能和消除Office许可要求得以补偿。

立即开始使用 IronXL。
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准备好现代化您的Excel自动化并在现代C#中创建自己的数据透视表代码了吗？

IronXL可以通过NuGet包管理器在您的C#应用程序中实现于瞬间。 试用免费试用版以消除生产应用程序中的Interop依赖。

常见问题解答

Excel中的数据透视表是什么？

Excel中的数据透视表是一种强大的工具，用于汇总、分析、探索和展示数据。它允许用户将列转换为行，反之亦然，从而实现动态数据分析。

为什么在C#中使用IronXL来创建Excel数据透视表？

IronXL允许开发者在C#中创建Excel数据透视表，而无需依赖Office Interop，消除了对Excel安装的需求并减少了依赖，使其成为现代且高效的选择。

IronXL与C# Interop在Excel操作方面如何比较？

IronXL提供了一个更简化且独立的方法，而不像C# Interop需要Office安装。IronXL简化了数据透视表和其他Excel操作的创建，而没有Interop的复杂性。

没有安装Excel，我可以生成数据透视表吗？

是的，使用IronXL，您可以在没有安装Excel的情况下在C#应用程序中生成数据透视表，因为它独立于Microsoft Office运行。

IronXL适合处理大数据集吗？

IronXL设计用于高效处理大数据集，使其适合需要稳健数据操作和数据透视表生成的应用程序。

使用IronXL相对于传统方法有哪些优势？

IronXL提供了一种现代、无依赖的替代传统方法如C# Interop，提供了易用性、灵活性，并支持复杂数据操作而无需Excel安装。

我需要学习VBA来使用IronXL进行数据透视表吗？

不需要，IronXL允许开发者直接在C#中创建和管理数据透视表，消除了学习VBA或其他Excel特定编程语言的需求。

Curtis Chau
Curtis Chau
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技术作家

Curtis Chau 拥有卡尔顿大学的计算机科学学士学位，专注于前端开发，精通 Node.js、TypeScript、JavaScript 和 React。他热衷于打造直观且美观的用户界面，喜欢使用现代框架并创建结构良好、视觉吸引力强的手册。

除了开发之外，Curtis 对物联网 (IoT) 有浓厚的兴趣，探索将硬件和软件集成的新方法。在空闲时间，他喜欢玩游戏和构建 Discord 机器人，将他对技术的热爱与创造力相结合。

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