这个问题很常见，解决起来也不难。 也就是说，按“型号 + 序列号”分组并对后续“日期”列求和：
对于这个问题有很多方法。 当数据量不大时，各种方法在效率上不会有太大差异。 但如果数据量很大，可能会体现出很大的差异。
下面随机生成一个近19万行的数据，分组后仍然超过18万行，通过4种常用方法对比操作和效率，供大家参考。
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直接分组法
直接分组的方法很简单，就是直接选择“型号”和“序列号”列，然后“分组”，在分组中通过多次“添加聚合”完成每个日期列的求和：
这种方法从理解上来说是最简单的，而且经过测试，也是最高效的！ 但这种方法不好处理这个问题，因为需要手动为每一列添加聚合，不仅麻烦，而且无法适应后期添加列的情况。
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直接分组扩展聚合法
直接分组扩展聚合方法是在分组的基础上对分组结果表进行扩展，并在扩展过程中进行聚合的方法。 具体操作方法如下：
Step-01 选择“型号”和“序列号”，进行分组，操作时选择“所有行”，即对每个分组项下的明细进行分组：
Step-02 展开分组得到的表格列，选择“聚合”，查看除用于分组的“型号”和“序列号”列之外的聚合内容，点击确定即可得到最终结果：
这种方法操作起来并不复杂。 它实际上利用了表展开时的“聚合”功能，并在幕后调用 Table.AggregateTableColumn 函数。
关于这个功能，我在之前的文章《》中提到过，效率比较低，应该尽量避免。 在这个例子中，最终的测试结果是这种方法效率最低。
– 3 –
逆透视分组和重新透视方法
不透视分组然后透视应该是解决此类问题的最常见方法。 因为每个日期都是作为一列数据，所以从数据建模角度来说，一般建议转换为每一行（反向视角），不需要汇总横向放置。 但由于这个问题都是在Power Query中处理的，所以反向透视后，可以将“型号”、“序列号”、“日期（属性）”三列进行分组求和，然后再透视即可得到结果。
步骤01 选择“型号”和“序列号”列，然后单击“取消透视其他列”：
步骤02 选择“型号”、“序列号”和“属性”（日期）列，并对“值”列进行分组和求和：
Step-03 选择“属性”列，点击“透视列”，在值列中选择“计数”列：
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逆向透视和重新透视
对于这个特定的场景，可以先反转透视，然后在透视时直接聚合。 因此，上述方法中的分组步骤实际上是多余的。 具体步骤如下：
步骤01 选择“型号”和“序列号”列，然后单击“反向透视其他列”：
Step-02 选择“属性”列，点击“透视列”，在弹出的对话框中选择“计数”列作为数值列（此时默认为sum，无需额外操作），然后单击“确定”：
由于可以直接在透视图中进行聚合，因此这种方法也非常高效。 经过测试，这种方法与方法一——直接分组法接近，但这种方法最大的优点是操作简单，可以适应连续的数据列。 增加的情况。
从这个简单的例子中，您可以看到同一问题往往有多种解决方案。 在不同的场景下，不同的方法可能在效率、适应性等方面存在差异。
当数据量不大时，没必要过多关注效率问题。 毕竟几秒或者更长的刷新，其实并不影响大局。
但如果数据量比较大，最初的方法明显影响工作效率，那么就可以尝试不同的方法，比较各种方法的效率差异，尽可能地优化——当然，这些都要建立在熟练程度的基础上。基础知识应用，俗话说：熟能生巧； 实践创造非凡！
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