在PMC的专业工作环境中，数据可视化大多采用二维结构来呈现，这种策略极为有效，因为它不仅确保了数据的直观性，还极大程度上促进了对复杂信息的多角度、深层次探索，为洞察数据间的微妙联系和趋势规律提供了直观途径。
不过，当面临数据引用的挑战时，特别是当数据集蕴含复杂的多维度特性，传统二维展示方式的局限性便显现出来，给精确引用与对比分析带来了一定困扰。
因此，采取一种创新策略，即通过精心设计的数据转换过程，将原本错综的二维数据精炼整合为一维序列，无疑将成为破局关键。这不仅能极大地简化引用步骤，提高工作效率，同时也保证了数据引用的准确性和一致性，进一步推动了数据分析的深度与广度。
转换二维数据为一维数据的方法众多，涵盖了VBA编程、Power Query（PQ）工具及复杂函数组合等途径，这些技术往往要求较高的学习理解和应用能力，特别是函数方法，常需多个函数嵌套使用，对初学者来说可能较为繁琐。那么，是否存在一种更为简便易懂的解决方案呢？确实有一个新选项：随着WPS的最新更新，引入了GBY（GROUPBY）函数，为用户提供了相对直观且易掌握的转换手段。
聚合转换
以上图案例中的一个经典的二维数据来作为案例。其中垂直方向（行）的数据为姓名，水平方向（列）是各个月份的销售数量。此时可以录入以下函数来把二维数据快速转换成一维数据：
G3=GROUPBY(B2:B6,C2:E6,IF({1,0},N,TOCOL(C2:E2)),,0)
效果如下图所示：
函数解释：
GROUPBY函数的参数包括：
第一个参数：B2:B6，代表行字段，即姓名列表。这一列数据用于作为分组的依据。在数据透视表中，相当于将此字段拖动到行标签区域。
第二个参数：C2:E6，是值字段，包含了每位姓名对应的销售数量，涵盖1月到3月的数据。相当于将此字段拖动到值标签区域。
若使用数据透视表展现这两个字段的关系，其效果可直观理解为：姓名在行方向上分散排列，而相应的1月至3月销售数量则展示在各姓名下方，正如下图所示。
第三个参数设定为 IF({1,0}, N, TOCOL(C2:E2))，旨在根据GROUPBY第三参数的函数参数的需求构建一个条件逻辑。这里，数组常量 {1,0} 作为判断条件，引导生成两种可能的结果。其中，N 代指与GROUPBY中姓名相对应的值，即按姓名分组后的数据。而 TOCOL(C2:E2) 的作用是将范围 C2 到 E2 的单元格内容纵向堆叠成一列，实现从横跨1月至3月的数据到垂直方向的转换。因此，该 IF 语句通过条件判断重组了一个新的一维数组，以便适应后续处理需求
传统转换
对比传统的转换公式：
G3=HSTACK(TOCOL(IF(C3:E6>0,B3:B6)),TOCOL(IF(C3:E6>0,C2:E2)),TOCOL(C3:E6))
不仅显著缩减了公式字符的数量，而且还降低了运算的复杂度，从而提升了计算效率。更重要的是，GROUPBY函数的最终参数设计允许对转换结果进行直接筛选，这一特性进一步增强了其功能性和实用性。
函数释义：
G3=: 表示结果将放置在单元格G3中。
HSTACK:用于水平堆叠多个数组或范围。它将几个垂直数组合并成一个更宽的数组，每个输入数组成为结果数组中的一列。
接下来是三个TOCOL函数的应用，TOCOL用于将一个范围内的数据转换为一维垂直数组（列向量）。
第一个数组：TOCOL(IF(C3:E6>0, B3:B6)):
IF(C3:E6>0, B3:B6): 这是一个条件判断，检查C3到E6区域中的每个单元格是否大于0。如果是，就取B3到B6对应行的值。这意味着我们只选择那些在C3至E6范围内销售数量大于0的行对应的姓名（假设B列是姓名列）。TOCOL(...): 将上述条件判断后得到的值姓名转换为一维垂直数组。
第二个数组：TOCOL(IF(C3:E6>0, C2:E2)):
同样的逻辑，但是这次选择的是C2至E2行上的值（月份）。对符合条件的月份数据进行筛选并转换为列。TOCOL(...): 将上述条件判断后得到的值月份转换为一维垂直数组
第三个数组：TOCOL(C3:E6):
直接将C3到E6的整个范围转换为一维垂直数组，包含所有月份的销售数量，不论是否大于0。
增加筛选
把GBY生成的结果中，增加筛选条件，把最后一个参数更改为以下：
G3=GROUPBY(B2:B6,C2:E6,IF({1,0},N,TOCOL(C2:E2)),,0,,B2:B6=B4)
可以发现最一个参数筛选数组“B2:B6=B4”和筛选函数的第二参数的用法一样，均采用了比较操作符来定义筛选标准，即判断区域中的单元格是否符合给定条件。如果需要表示逻辑或（OR）关系，例如同时满足两个不同条件，应当采用加号（+）连接两个比较表达式，格式为：(区域1=条件1) + (区域2=条件2)。
增加条件
在传统的方法中，如果二维转一维还需要增加一列字段的话是非常复杂的，此时用GBY的方法增加字段就显示较为简单，如姓名边上增加一列垂直字段部门，此时只需要把GBY函数的第一参数行字段参数的引用范围扩展一列就可以快速转换。
H3=GROUPBY(B2:C6,D2:F6,IF({1,0},N,TOCOL(D2:F2)),,0)
最后总结：
总而言之，面对大数据时代下日益增长的数据复杂度与分析需求，创新的数据处理技术，特别是像WPS的GBY函数这样的工具，为数据工作者提供了一条高效且直观的路径，以应对传统二维数据展示和引用的局限。GBY函数通过其简洁的语法结构与强大的数据聚合能力，实现了从二维到一维数据的无缝转换，不仅大幅提升了工作效率，也确保了数据处理的准确性与一致性。
与传统的转换方法相比，GBY函数的优势在于其集成的筛选与条件逻辑应用，这不仅简化了公式编写，还赋予了数据处理更高的灵活性与定制化可能。用户无需掌握复杂的编程技能或深入学习多层函数嵌套，即可轻松完成对多维度数据的整合与分析，降低了数据分析的门槛，使得更多非技术背景的工作者也能参与到数据驱动的决策过程中。
此外，GBY函数在处理动态数据增加或筛选条件变化时所展现出的简便性，更是体现了其在实际工作场景中的强大适应力。通过简单的参数调整，即可实现对新增字段的整合或特定条件下的数据筛选，这在快节奏的工厂环境和不断变化的数据分析需求中显得尤为宝贵。
