我们经常需要根据某个值，将数据分组，如按部门将员工分组，按性别将人员分组等。在集算器中，可以用group函数将序表或排列中的数据分组，并返回各组构成的序列。如：

	A
1	=demo.query("select * from EMPLOYEE")
2	=A1.group(DEPT)
3	=A1.group@o(DEPT)
4	=A1.group(year(BIRTHDAY))

A2将员工按部门DEPT分组，结果如下：

可以发现，结果是由分组构成的序列，而每个分组都是同一个部门的员工数据组成的排列，而各个组是按照部门升序排序的。

在使用group函数时，同样可以用@o选项，表示不打乱顺序，只将相邻的同值数据合并为一组。如A3中按部门分组时，只将相邻的同部门员工分在一组，结果如下：

分组时，同样可以根据某个表达式，将结果相同的数据分在一组中。如A4中按出生年份将员工分组，结果如下：

group函数类似SQL中的group by运算。它的返回值是由各个分组构成的序列，最后结果是个由序列构成的序列。分组汇总值可基于分组结果继续多次计算。这与SQL不同，SQL中没有显式的集合数据类型，不能保存分组结果，必须在group by后立即计算出分组汇总值，运算后分组结果将被丢弃而不能重复利用。

在集算器中，分组后可以对分组的结果进行汇总，如：

	A
1	=demo.query("select * from EMPLOYEE")
2	=A1.group(DEPT)
3	=A2.new(DEPT,count(~):Count,~.sum(SALARY):TotalSalary)
4	=A2.new(DEPT,~.count(GENDER=="M"):Male, ~.count(GENDER=="F"):Female)

利用分组后的结果，A3中计算出各个部门的总人数和总薪水，A4计算出各个部门中男员工和女员工的总数。分组汇总的结果将会返回为序表，A3和A4中的结果如下：

 

可以看到，在A3与A4中，对A2中的同一分组进行了不同的汇总计算。分组结果可以重复利用，这是集算器的主要特点之一。

再解说一下A3中的表达式：=A2.new(DEPT,count(~):Count,~.sum(SALARY):TotalSalary)，由于A2是序表A1的分组结果，其每个成员都是一个记录的集合，即排列，因此new函数对A2进行循环时，其内部表达式都是对排列进行操作的。比如DEPT表示取当前成员的第一条记录的部门字段的值；~.sum(SALARY)表示对当前排列的SALARY字段求和。

和SQL中的group by类似，group函数也支持同时对多个字段（表达式）分组，此时只有多个字段的值均相等才会分到同一组。

 

有时候，需要把数据按指定数量分为多组，此时可以使用z(i,n) 函数。如：

	A
1	=z(123,40)
2	=demo.query("select * from EMPLOYEE")
3	=A2.group(z(#,60))
4	=A3.new(#:GID,~.count():Count,~:Emps)

其中，z(i,n) 函数用来计算如果每n个分为一组，那么第i个成员分在第几组。A1中表达式即用来计算，如果40个一组的话，第123个成员分在第几组，结果如下：

在A3中，则利用z函数，将员工数据按照每60个一组来分组，在A4中统计出了每一组的员工总数，计算后，A4中结果如下：