一、Excel基础方法

COUNTIF函数统计单一姓名出现次数

使用`=COUNTIF（姓名列范围， 单一姓名）`，例如`=COUNTIF（A2:A100, "张三"）`可统计"张三"出现的次数。

SUMIF函数统计非空姓名数量

输入`=SUMIF（A:A, "<>", B:B）`可统计A列非空姓名总数，但需注意此方法不区分重复姓名。

结合排序与RANK.EQ函数去重统计

- 先对姓名列排序，再使用`=SUM（RANK.EQ（A2, A$2:A10, 0））`统计唯一姓名数量。

二、Excel高级技巧

动态数组公式统计唯一值

输入`=SUM（1/COUNTIF（A2:A100, A2:A100））`（需按Ctrl+Shift+Enter输入）或`=SUMPRODUCT（1/COUNTIF（A2:A100, A2:A100））`，通过排除重复项计算唯一姓名数。

数据透视表快速统计

- 通过插入数据透视表，选择姓名字段作为行标签，可快速汇总不同姓名的频次。

三、编程实现（Python）

使用Python的`collections.Counter`类可高效统计姓名频次：

```python

import collections

names = ['张三', '李四', '张三', '王五', '李四', '张三']

name_counts = collections.Counter(names)

print(name_counts.most_common(100)) 输出前100个姓名及频次

```

若需处理大规模数据，可结合`heapq`模块维护前100个高频姓名：

```python

import heapq

from collections import defaultdict

names = ['张三', '李四', '张三', '王五', '李四', '张三']

name_freq = defaultdict(int)

for name in names:

name_freq[name] += 1

维护前100个高频姓名

top100 = heapq.nlargest(100, name_freq.items(), key=lambda x: x)

print(top100)

```

四、其他场景扩展

按条件统计：

结合`SUMIF`与`COUNTIF`函数，例如统计特定分数区间的不同姓名数量。

多条件统计：使用`SUMPRODUCT`或`MAP`函数实现复杂条件筛选。

以上方法可根据数据规模和具体需求选择，Excel适合中小规模数据快速统计，而Python更适合处理超大规模数据集。