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多层结构与真正的分组

通过层次设定，将行与行关联起来，多层结构更完整的描述实际业务中的数据
自由便利的分组操作，性能卓越，使用简单
真正的分组，分组后允许对组内数据及各个分组执行排序、过滤等操作

下面是某地一段时间内每个月的平均气温记录(°f)：

按年分组，并计算每年最高最低气温的平均值，结果如下：

计算表中采用真实的分组，允许多层分组且不限制层数。这样就可以根据需要进行分组，拆除分组，重新分组等等操作。在分组后也可以进行各种数据操作，如对组中的记录，或者对各个分组，执行排序、过滤等操作，十分便利。
如，可以将每个分组中数据排序，将每一年的数据按平均最低气温降序排序。为此，选择d3执行降序排序，各个分组中的记录都会执行，结果如下：

同位行与同位格

具有相同业务地位的数据被设定在同位行中
同时处理同位行中同位格的外观属性
利用同位格中的公式迁移，一次性完成相同业务逻辑的计算

下面是一些棒球队中投手的一些技术数据，现在需要计算出每位投手的防御率(earn run average[era])：

为了计算era，首先需要核算投球局数ip，将其中的小数部分，按照每0.3相当于1局转换，公式为ip2=int(ip) (ip-int(ip))/0.3，然后计算era，公式为era=9*er/ip2。在计算表中，只需要在其中的任一个同位行中填入公式即可，如在e3中填入公式=int(c3) (c3-int(c3))/0.3，在f3中填入公式=9*d3/e3：

即使处在不同的分组中，所有的球员的erp数据均会计算出来，然后将两个格子的显示格式设为“#.##”，将字体加粗并设定为居中对齐，结果如下：

计算表中的同位行中存储着业务背景相同的数据，同位行有可能会存在于多个组中。如果同位行中的某个单元格中填写公式或者修改显示属性时，所有同位行中与其同一列的同位格都会同时处理。利用同位行的设定，可以批量操作表格中的数据，大大提高效率。

公式的智能解析

利用同位行和层次的设定，智能化理解计算的真正目的
同位格中的公式自动迁移，无需复制粘贴

下面是几个国家最常使用的姓(surname)的人数统计，现在需要在每个地区和国家中计算出使用这些姓的总人数，以及每个姓的使用人数在本国常用名中的占比。

为了计算每个国家以及每个地区使用常用姓的总人数，只需要在d2和d3中写入同样的公式={d4}.sum()，如下：

计算结果如下：

可以看到，各个国家以及各个地区中的人数合计全部计算出来，点击d9，可以查看到其中的公式为={d10}.sum()，点击d13可以看到其中的公式为={d15}.sum()，可见公式根据同位格所在的位置自动迁移了，并且根据所在的位置自动解析计算，如d9中计算加拿大记录的总人数，如d13中计算欧洲记录的总人数。
为了计算各个常用姓使用人口在本国的占比，只需在e4中填入公式=d4/d3，如下：

所有国家的所有常用姓中都完成了计算，结果如下：

可以点击每个单元格查看其中的公式自动迁移情况：如e5中公式为=d5/d3，e6中公式为=d6/d3，e10中公式为=d10/d9，e17中公式为=d17/d14，……可见，在计算表中，并不是单纯按单元格的相对位置迁移公式，而是根据层次关系智能解析公式，真实理解了e4中公式=d4/d3的目的：计算当前人数在本国总计人数中的占比。

全面支持集合运算

完全提供了对集合的支持，可以直接处理集合的和、差、交、并等运算
集合作为对象存在，使汇总计算更为直观，易读易写

已知某支篮球队最近三场的得分统计，现在需要统计哪些球员在所有比赛中得分均在前5位，以及所有得过分的运动员。

先将每场比赛中的球员按照得分排序，为此选择d3，执行降序排序：

排序后，结果如下：

在第1行后面添加续行，准备存储计算结果，并将比赛数据收缩到场次，在d列中计算每场比赛的得分球员，e列中计算每场比赛得分前5名的球员，为此，在d3中填入公式={a4}，在e3中填入公式={a4}(to(5))：

计算出结果，并在a2中填写公式={d3}.union()计算所有得分球员，b2中填写公式={e3}.isect()计算各场得分均在前5位的球员，如下：

计算完成后，a2中结果为[kerron diaz,ryan williams,jerome horton,steffen ivey,keith parker,duke flanagan,tim sanders,noah crawford,nelson miller,riley iglesias]，b2中结果为[kerron diaz,ryan williams,jerome horton,steffen ivey]。
计算表全面支持集合的各类运算，如取子集，计算交集、计算并集等等，为此类问题提供了便利，再也不用去转换思路或者编写程序。