​​统计表格每半小时数据的关键方法是：使用时间分组函数（如Excel的FLOOR或PivotTable）、自动化脚本（如Python的Pandas）或专业工具（如Power BI），按30分钟间隔聚合原始数据。​​

若数据包含时间戳，Excel中可用FLOOR函数标准化时间到半小时单位（如=FLOOR(A2,"0:30")），再通过数据透视表统计总和或平均值。对于动态数据，Python的Pandas库能快速重采样：df.resample('30T').sum()即可按半小时汇总。数据库场景可用SQL的DATE_TRUNC或GROUP BY结合时间函数实现。

高频统计需求建议用BI工具（如Tableau）设置固定时间间隔，或通过API实时拉取数据。注意处理时间区隔（如00:00-00:29算作同一区间），并确保时间列格式统一。

最终选择取决于数据量、实时性要求和操作复杂度，优先选择支持自动更新的方案以减少人工误差。