使用 IRONXL

如何使用 C# Interop 与 IronXL.Excel 在 Excel 中创建透视表

已发布:一月 21, 2026

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);

$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方法面临几个重大挑战：

遗憾的是，Stack Overflow 和其他编程网站仍然推荐它，因为它们的讨论帖仍然停留在 2000 年代初期的想法上。

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");
    }
}

$vbLabelText $csharpLabel

因此，到2025年，这就是如何创建数据透视表。

输出

如何使用 C# 互操作与IronXL在 Excel 中创建数据透视表：图 1 - 原始 Excel 文件与我们创建的数据透视表，显示了单元格。

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

$vbLabelText $csharpLabel

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 Excel 中使用 C# 互操作与IronXL创建数据透视表：图 2 - 注意：C# 动态汇总输出似乎在位置上下文中。

比较C# Interop与IronXL的数据透视表

|方面| C# 互操作 |IronXL| |---|---|---| | 办公室要求 | 是的 - 完全安装 | 否 - 独立库 | |平台支持|仅限 Windows| Windows、Linux、macOS、Docker | |内存管理| 需要手动清理 COM 对象 | 自动 .NET 垃圾回收 | |部署| 复杂 - 办公室许可 | 简单 - 单个 DLL | | 表现 | Excel进程启动缓慢 | 快速内存计算 | | 云端兼容 | 否 - Azure 限制 | 是的 - 支持 Azure Functions | | 原生透视表 | 是 | 无 - 聚合替代方案 | | 发展速度 | 速度慢 - COM 复杂性 | 快速直观的 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
你希望在开发控制台/IDE中完全访问配置数据范围内每个字段的透视表设置。

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。如果这对您有帮助，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。

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。您可以试用免费试用版或购买IronXL许可证，以消除生产应用程序中的互操作依赖关系。

常见问题解答

如何在不使用 Interop 的情况下，使用 C# 在 Excel 中创建数据透视表？

您可以使用 C# 在 Excel 中创建数据透视表，无需 Interop，只需使用 IronXL 即可。IronXL 提供强大的数据操作功能，且不受 Office 依赖项的影响。

使用 IronXL 生成数据透视表有哪些优势？

IronXL 允许开发人员生成数据透视表，而无需依赖 Excel Interop，从而消除了安装 Office 的需要，并降低了部署的复杂性。

IronXL 兼容 .NET 应用程序吗？

是的，IronXL 与 .NET 应用程序完全兼容，提供易于使用的 Excel 操作 API，包括创建数据透视表。

IronXL是否需要在服务器上安装Excel？

不，IronXL 不需要在服务器上安装 Excel。它可以独立运行，从而可以无缝集成到服务器端应用程序中。

我可以使用 IronXL 在 Excel 中处理数据吗？

是的，IronXL 提供强大的数据处理功能，使开发人员能够创建、修改和分析 Excel 数据，包括创建数据透视表。

为什么开发人员会更喜欢 IronXL 而不是传统的互操作方法？

由于 IronXL 没有 Office 依赖项、部署更简单，并且具有全面的 Excel 操作功能，因此开发人员可能更喜欢 IronXL 而不是传统的 Interop 方法。

IronXL 为 Excel 数据处理提供了哪些功能？

IronXL 提供读取和写入 Excel 文件、创建和编辑电子表格以及生成数据透视表等功能，所有这些都不需要 Excel Interop。

Curtis Chau

立即与工程团队聊天

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。

使用 IronXL 创建 .NET CSV 写入器

使用 IronXL 将 GridView 导出�...

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开发者焦点：

网络研讨会：

如何使用 C# Interop 与 IronXL.Excel 在 Excel 中创建透视表

什么是Excel数据透视表？

如何使用C# Interop在Excel表格中创建数据透视表？

如何用传统方式在.NET中创建数据透视表

C# Interop带来了什么问题？

IronXL如何以编程方式创建数据透视表，无需Interop？

输出

如何使用IronXL公式创建动态摘要？

比较C# Interop与IronXL的数据透视表

你应该选择哪种方法？

结论

常见问题解答

如何在不使用 Interop 的情况下，使用 C# 在 Excel 中创建数据透视表？

使用 IronXL 生成数据透视表有哪些优势？

IronXL 兼容 .NET 应用程序吗？

IronXL是否需要在服务器上安装Excel？

我可以使用 IronXL 在 Excel 中处理数据吗？

为什么开发人员会更喜欢 IronXL 而不是传统的互操作方法？

IronXL 为 Excel 数据处理提供了哪些功能？

如何使用 C# Interop 与 IronXL.Excel 在 Excel 中创建透视表

什么是Excel数据透视表？

如何使用C# Interop在Excel表格中创建数据透视表？

如何用传统方式在.NET中创建数据透视表

C# Interop带来了什么问题？

IronXL如何以编程方式创建数据透视表，无需Interop？

输出

如何使用IronXL公式创建动态摘要？

比较C# Interop与IronXL的数据透视表

你应该选择哪种方法？

结论

常见问题解答

如何在不使用 Interop 的情况下，使用 C# 在 Excel 中创建数据透视表？

使用 IronXL 生成数据透视表有哪些优势？

IronXL 兼容 .NET 应用程序吗？

IronXL是否需要在服务器上安装Excel？

我可以使用 IronXL 在 Excel 中处理数据吗？

为什么开发人员会更喜欢 IronXL 而不是传统的互操作方法？

IronXL 为 Excel 数据处理提供了哪些功能？

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