在处理复杂的数据分析任务时，你是否曾因为需要编写多个辅助列公式而感到繁琐？或者在试图对大量数据进行条件汇总时，发现普通的 SUMIF 函数组合变得捉襟见肘？今天，我们将深入探讨 Excel 中一项强大但常被忽视的功能——数组公式。掌握这项技术，就像学会了一门“编程语言”，它能让我们在单元格中执行复杂的矩阵运算，极大地提升数据处理的效率和灵活性。尤其是在 2026 年的今天，随着 Python in Excel 的深度集成和 AI 辅助编程（Agentic AI）的普及，理解数组背后的计算逻辑不再仅仅是一个技巧，而是构建现代化数据应用的基础。
1. 核心概念：从内存视角看数组与对象
在 Excel 的世界里，数组不仅仅是一组简单的数字或文本。作为开发者，我们可以将其视为“内存中的不可变对象集合”。与普通的单个单元格引用（标量）不同，数组允许我们将一组相关的数据作为一个整体（向量或矩阵）来进行处理。这种思维转变是从“面向单元格”转向“面向数据集”的关键一步，也符合现代数据科学中的向量化编程范式。
数组在结构上通常分为以下三种形式，深刻理解它们对于编写高性能公式至关重要：
- 一维水平数组（行向量）：占据一行多列。例如
{1, 2, 3}。在内存布局中，它们是连续存储的。 - 一维垂直数组（列向量）：占据一列多行。例如 INLINECODE0edeee6f。注意 Excel 语法的细微差别：逗号 INLINECODE20170541 分隔水平元素，分号
;分隔垂直元素。 - 二维数组（矩阵）：多行多列的数据块，例如
{1, 2; 3, 4}。这是进行矩阵乘法（MMULT）的基础数据结构。
#### 1.1 动态数组的现代优势
在旧版本的 Excel 中，我们需要选中区域并按下 Ctrl + Shift + Enter（CSE）来编写多单元格数组公式。但在 2026 年，我们主要依赖 动态数组。这意味着我们只需要在左上角单元格输入一个公式，结果会自动“溢出”到相邻的单元格。这种机制大大简化了工作流的维护成本——你不再需要担心删除数组中的一部分单元格会导致错误。
2. 为什么数组公式是“秘密武器”？工程化视角的分析
传统的 Excel 公式通常是“标量”运算，即一对一的处理。而数组公式则允许我们执行“向量”或“矩阵”运算。
为什么要从工程化的角度学习数组公式？
- 消除技术债务（辅助列）：在构建财务模型时，过多的辅助列会导致模型臃肿，难以维护。数组公式允许我们在逻辑层直接完成计算，保持展示层的整洁。
- 复杂条件逻辑的优雅实现：虽然 SUMIFS 很快，但在处理异或逻辑或模糊匹配时，数组公式结合布尔逻辑往往是唯一的解法。
3. 深入解析：布尔逻辑与内存计算
让我们通过一个 2026 年常见的开发场景来深入理解。假设我们需要计算销售额大于 10000 且属于“电子产品”类别的总利润。
#### 3.1 利用布尔代数进行过滤
传统的做法可能需要多个 SUMIFS 或者辅助列。但在数组公式中，我们可以利用布尔代数在内存中完成过滤。
公式示例：
=SUM((A2:A1000="Electronics") * (B2:B1000>10000) * (C2:C1000))
原理揭秘（内存视角）：
- INLINECODE4da7e6d1：Excel 在内存中生成一个由 INLINECODE1a27f762 和
FALSE组成的临时数组（长度 999）。 -
B2:B1000>10000：生成另一个布尔数组。 - 相乘操作：在 Excel 中，INLINECODE3ff5d8ba 被视为 1，INLINECODE891a917d 被视为 0。两个数组相乘，相当于执行了逻辑“与”操作。只有两个条件都为真（1*1=1）的行，才会保留数值；否则结果为 0。
- 最终求和：SUM 函数将处理后的数组相加，得到结果。
为什么这比普通公式更强大？
这种方法避免了逐行解析的开销，并且逻辑更加紧凑。对于开发者来说，这实际上是在编写一种声明式的 SQL 查询语言。
4. 进阶实战：LAMBDA 与递归编程
站在 2026 年，单纯的数组公式已经不够看了。我们进入了“函数式编程”的时代。Excel 引入了 LAMBDA 函数，允许我们定义自定义的、可复用的函数。
#### 4.1 封装业务逻辑：创建自定义函数
假设我们在处理一个电商项目，经常需要计算带有阶梯折扣的最终价格。普通的公式嵌套 IF 非常难读。我们可以用 LAMBDA 结合数组来封装它。
代码示例（LAMBDA 函数）：
/* 定义一个名为 CALCULATE_TIERED_PRICE 的函数 */
=LAMBDA(quantity, unit_price,
LET(
tiers, {0, 100, 500}, /* 定义数量阶梯数组 */
rates, {1, 0.9, 0.8}, /* 定义对应的折扣率数组 */
/* 使用 LOOKUP 在数组中进行向量化查找 */
discount_rate, LOOKUP(quantity, tiers, rates),
quantity * unit_price * discount_rate
)
)
在这个例子中，我们使用了 INLINECODEff2902d6 函数来定义局部变量（数组），然后利用 INLINECODE84aa1459 的向量化特性瞬间匹配到正确的折扣率。这种写法结构清晰，易于测试，完全符合现代软件工程中“关注点分离”的原则。
5. 2026 前沿视角：Python 集成与异构计算
作为开发者，我们必须承认 Excel 的计算引擎虽然有进步，但在处理超大规模数据（如百万级行）时，依然存在性能瓶颈。在 2026 年，最佳实践是“混合编程”模式。
#### 5.1 Python in Excel：向量化计算的王牌
Python 的 pandas 库是为数据而生的，它的底层是 C 语言，处理数组的速度是 Excel VBA 或普通公式的数十倍。现在我们可以直接在 Excel 中调用 Python。
场景： 我们需要根据复杂的文本正则提取日志文件中的错误代码，并汇总。
Excel 数组公式（可能很慢）：
=SUM(--ISNUMBER(SEARCH("ERROR_500", A2:A10000)))
Python 代码（在 Excel 单元格中）：
# 使用 PY() 函数直接在网格中运行 Python
import pandas as pd
import re
# 读取 Excel 区域数据为 DataFrame
df = xl("A1:A10000", headers=True)
# 利用 Pandas 的向量化字符串操作（极快）
counts = df[‘LogColumn‘].str.contains("ERROR_500", regex=False).sum()
# 返回结果到 Excel 单元格
print(counts)
技术洞察：
在这个案例中，我们利用 Python 强大的标准库处理非结构化数据，然后将结果返回给 Excel 进行可视化。这才是 2026 年的高级用户该有的工作流：Excel 作为 UI 和轻量级计算层，Python 作为 ETL 和重型计算引擎。
6. AI 辅助开发与故障排查（Debugging）
随着 Agentic AI（自主代理 AI）的兴起，我们编写公式的方式发生了根本性变化。
#### 6.1 Vibe Coding：与结对编程
在 2026 年，我们不再死记硬背复杂的 INLINECODE7097b3c3 和 INLINECODE8fcc43d4 嵌套。当你面对一个复杂需求时，比如“提取字符串中最后一个空格后的内容”，你可以直接唤醒 Excel 内置的 Copilot。
Prompt 示例：
“创建一个 LAMBDA 函数，接收一个字符串，返回最后一个单词。请处理没有空格的边界情况。”
AI 不仅会生成公式，还会生成测试用例。作为开发者，我们的角色转变为“审查者”。我们需要检查 AI 生成的数组公式是否包含了易失性函数（如 OFFSET），或者是否引用了整列（性能杀手）。
#### 6.2 常见陷阱与避坑指南
在我们的生产环境经验中，数组公式最容易导致的性能问题通常源于以下几点：
- 整列引用的陷阱：避免使用 INLINECODE1361ec5d 在数组公式中。这会强制 Excel 处理 100 万行数据。即使你只有 10 行数据，Excel 也会扫描整列。最佳实践：使用 Excel Tables（结构化引用）如 INLINECODE036f063e，这样 Excel 会自动智能地判断数据范围。
- 易失性函数的滥用：INLINECODEc6d23957, INLINECODEafe2cd24,
TODAY等函数会触发整个工作簿的重新计算。在数组公式中嵌套这些函数会导致“连锁计算”风暴。
7. 性能优化：从 O(n^2) 到 O(n)
让我们谈谈算法复杂度。假设你需要合并两个列表中的唯一值。
低效做法（双重循环思维）：
使用 COUNTIF 配合数组公式来检查每个元素是否唯一。这通常是 O(n^2) 的复杂度，数据量超过 5000 行时会显著卡顿。
高效做法（哈希集合思维）：
利用 Excel 365 的 INLINECODE75a56d3c, INLINECODE080b9df4, HSTACK 函数。
=SORT(UNIQUE(VSTACK(List1, List2)))
这些现代动态数组函数在底层经过了高度优化，接近于 C++ 的执行效率。在 2026 年，我们的原则是：优先使用原生动态数组函数，其次考虑 LAMBDA，最后才考虑传统的 CSE 数组公式。
8. 总结：全栈开发者的必经之路
通过这篇文章，我们从基础的内存结构讲起，逐步深入到了布尔逻辑、函数式编程以及 Python 集成。数组公式不再是一个简单的“技巧”，它是连接电子表格与编程思维的桥梁。
在 2026 年的技术背景下，一个优秀的数据分析师或全栈开发者，应当具备以下能力：
- 理解向量化：无论是在 Excel 还是 Python 中，优先选择批量操作而非循环。
- 混合架构思维：知道何时使用 Excel 原生引擎，何时将计算卸载到 Python。
- AI 协作：懂得如何利用 AI 生成高质量的代码，并具备审查其性能的能力。
希望这些深入的分析和实战经验能帮助你在未来的数据处理项目中更加游刃有余！我们鼓励你尝试在自己的项目中重构一个旧的辅助列模型，将其转换为动态数组或 Python 集成方案，体验一下速度的飞跃。