data.xls部分数据如下：
| A | B | |
| 1 | 01.01.2017 00:15 | 1,830,868 |
| 2 | 01.01.2017 00:30 | 1,832,884 |
| 3 | 01.01.2017 00:45 | 1,905,648 |
| 4 | 01.01.2017 01:00 | 1,957,952 |
| 5 | 01.01.2017 01:15 | 1,968,672 |
| 6 | 01.01.2017 01:30 | 1,868,292 |
| 7 | 01.01.2017 01:45 | 1,904,240 |
| 8 | 01.01.2017 02:00 | 1,931,128 |
| 9 | 01.01.2017 02:15 | 1,888,136 |
| 10 | 01.01.2017 02:30 | 2,069,428 |
| 11 | 01.01.2017 02:45 | 1,863,588 |
| 12 | 01.01.2017 03:00 | 1,864,380 |
| 13 | 01.01.2017 03:15 | 2,106,224 |
| 14 | 01.01.2017 03:30 | 2,416,920 |
计算目标：每4行做一次汇总，算出分组序号和每组的和，部分结果如下：
| A | B | |
| 1 | 1 | 7,527,352 |
| 2 | 2 | 7,672,332 |
| 3 | 3 | 7,685,532 |
| 4 | 4 | 9,501,864 |
这里的难点在于，要对每N行做一次汇总，而不是常见的按某列做分组再进行汇总。
实现步骤：
1. 运行集算器（可以到润乾官网下载，用职场版，首次运行时会提示加载授权，下载个免费的就够了）
2. 编写脚本并执行
| A | |
| 1 | =file("D:/data.xls").xlsimport() |
| 2 | =A1.groups((#-1)\4+1;sum(#2)) |
| 3 | =file("D:/new.xls").xlsexport(A2) |
脚本中函数 groups 用来实现分组汇总，# 为行号，#2 为第 2 列。(#-1)\4表示行号减1再除以4所得的商，分组条件即商相等的记录。
如果文件较大，内存放不下，则应使用如下脚本：
| A | B | C | |
| 1 | =file("D:\data.xls").xlsimport@c() | ||
| 2 | for A1,4*1000 | =A2.groups((#-1)\4+1;sum(_2)) | /每次处理一批（4000条） |
| 3 | =B2.run(#1=(#A2-1)*1000+#1) | /修改序号 | |
| 4 | =file("D:\new.xls").xlsexport@a(B3) | /追加到文件 | |
注意，序号=批次号*1000+批次内相对序号
原文：https://www.cnblogs.com/rqgxy/p/14139823.html