如图，如果我们面对成千上万条记录，如何能得到数据的概览？在python中的pandas里面有一个describe函数可以实现此功能，它能描述出数值类型数据（包括整型和浮点型）的四分位值、方差等数据，可以呈现出数据的大体结构，下面我们用wps公式试写一个这样的函数：
=LET(
row_num,ROWS(FILTER(A:I,A:A<>"")), #统计有效记录的条数
DROP(REDUCE("",A1:I1,LAMBDA(m,n,VSTACK(m,GROUPBY(EXPAND(n,row_num-1,,n),OFFSET(n,1,,row_num-1), #通过groupby函数实现各字段数据的统计
LAMBDA(x,IFS( #分数值、文本、逻辑三种不同类型的字段，统计各种字段的数据
TYPE(OFFSET(n,1,))=1,TEXTJOIN(";",1,"数据类型：数值","平均值："&TEXT(AVERAGE(LEN(x)),"0.00"),"数量："&SUM(IF(x="",0,1)),"四分位数："&QUARTILE(x,SEQUENCE(5)-1)),
#数值型统计，统计四分位值为主
TYPE(OFFSET(n,1,))=2,TEXTJOIN(";",1,"数据类型：文本","平均字符："&TEXT(AVERAGE(LEN(x)),"0.00"),"数量："&SUM(IF(x="",0,1)),"最长字符："&MAX(LEN(x))),
#文本型统计，统计字符长度为主
TYPE(OFFSET(n,1,))=4,TEXTJOIN(";",1,"数据类型：逻辑","平均字符："&TEXT(AVERAGE(LEN(x)),"0.00"),"数量："&SUM(IF(x="",0,1)),"最长字符："&MAX(LEN(x))))),,0)))),1))
#逻辑型统计，统计字符长度为主
公式思路：本例的核心思路是groupby中函数部分的处理，它将不同的统计函数结果用字符串的形式连接到了一起。