Javascript/Google图表|数据表信息的复杂分组（这可能吗？）

我将大量数据动态加载到数据表中。我想做几个分组过滤器来减少数据。这里有一个小例子

cols:0=市场化，1=存储ID，2=问题1，3=问题2，…，n=问题n
row=1调查

市场1 | 1234 |是|否|……|否
市场1 | 2345 |否|否|……|是
市场1 | 3456 |是|是|……|否
市场2 | 4567 |不|不|……|是
市场2 | 5678 |否|是|……|是
市场3 | 6789 |是|否|……|是

我正在寻找使用分组（我也假设一些创造性的加入）来减少这一点。我需要：
1.计算每个唯一市场id的门店id，并在其自己的列中返回每个市场id的门店总数
2.对于每个marketId，计算每个问题回答是和否的数量，并将结果张贴在他们自己的栏中

cols:0=市场化，1=市场中的门店数量，2=问题1（是的数量），3=问题1（否的数量），4=问题2（是的数量），5=问题2（否的数量），…，n-1=问题n（是的数量），n=问题n（否的数量）
行=调查摘要

市场1 | 3 | 2 | 1 | 1 | 2 |……|1 | 2
市场2 | 2 | 0 | 2 | 1 | 1 |……|2 | 0
市场3 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 |……|1 | 0

---

我已经看过了，在一些基本的分组中有点运气，但我以前从未尝试过这么复杂的东西。我想知道这种数量的过滤是否可能，如果可能的话，请朝着正确的方向努力。

过滤和分组是两件不同的事情：过滤限制数据，分组聚合数据。您需要的似乎是分组，而不是筛选，因此以下是一些基本代码，它们应该满足您的需要：

var groupColumns = [{
    // count of store ids
    type: 'number',
    column: 1,
    label: 'Count of ' + data.getColumnLabel(1),
    aggregation: google.visualization.data.count
}];
for (var i = 2, length = data.getNumberOfColumns(); i < length; i++) {
    groupColumns.push({
        // count of yes's in column i
        type: 'number',
        column: i,
        label: 'Count of yes\'s in ' + data.getColumnLabel(1),
        aggregation: function (vals) {
            var cnt = 0;
            for (var j = 0; j < vals.length; j++) {
                if (vals[j] == 'yes') {
                    cnt++;
                }
            }
            return cnt;
        }
    });
    groupColumns.push({
        // count of no's in column i
        type: 'number',
        column: i,
        label: 'Count of no\'s in ' + data.getColumnLabel(1),
        aggregation: function (vals) {
            var cnt = 0;
            for (var j = 0; j < vals.length; j++) {
                if (vals[j] == 'no') {
                    cnt++;
                }
            }
            return cnt;
        }
    });
}

var groupedData = google.visualization.data.group(data, [0], groupColumns);

var-groupColumns=[{
//店铺ID的计数
键入：“编号”，
专栏：1，
标签：“+数据的计数。getColumnLabel（1），
聚合：google.visualization.data.count
}];
对于（var i=2，length=data.getNumberOfColumns（）；i

感谢您的澄清和正确的方向。这太棒了！