Summary
This chapter explains how to perform single- and multi-level sorting on tabular data by specifying keys (e.g., text, numbers, dates, colors, or icons), handling headers, and applying custom sort orders to maintain data integrity.

General domain of usage
Inventory management

**Sortering af dine data** i Excel handler ikke kun om at gøre tingene pæne — det handler om **at få dine data til at arbejde** for dig.

- Brug knappen **Sortér** i fanen **Data** → gruppen **Sortér & Filtrer** for at organisere data alfabetisk, numerisk eller efter dato;
- Sortér en enkelt kolonne eller flere kolonner for at håndtere komplekse datasæt mere effektivt.

Startprojektmappe

import unittest
import json
import os


def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)


class TestUserCode(unittest.TestCase):
    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        cls._no_data = True
        cls.sheet = {}
        cls.styles = {}
        if os.path.exists("payload.json"):
            try:
                with open("payload.json") as f:
                    raw = f.read().strip()
                if not raw:
                    return
                data = json.loads(raw)
            except (json.JSONDecodeError, ValueError):
                return
        else:
            return
        cls._no_data = False
        cls.sheet = next(iter(data["sheets"].values()))
        cls.styles = data.get("styles", {})

    # ------------------------------------------------------------------ #
    # Helper
    # ------------------------------------------------------------------ #

    def _cell(self, row, col):
        row_data = self.sheet.get("cellData", {}).get(str(row), {})
        cell = row_data.get(str(col))
        if cell:
            return cell
        for key, c in row_data.items():
            if "-" in key:
                try:
                    s, e = map(int, key.split("-", 1))
                    if s <= col <= e:
                        return c
                except ValueError:
                    pass
        return None

    def _col_values(self, col, start_row, end_row):
        """Return list of (row, value) for a column, skipping None."""
        result = []
        for r in range(start_row, end_row + 1):
            cell = self._cell(r, col)
            if cell and cell.get("v") is not None:
                result.append((r, cell["v"]))
        return result

    # ------------------------------------------------------------------ #
    # Step 3 (final state) — Data sorted by Last Order Date ascending
    # Column I = index 8, data rows 3–22 (0-based)
    # Dates stored as Excel serial numbers; ascending = oldest first.
    # ------------------------------------------------------------------ #

    def test_sorted_by_last_order_date_ascending(self):
        if self._no_data:
            _dynamic_test(self, True, "Data is sorted by Last Order Date (oldest to newest).", ""); return
        values = self._col_values(8, 3, 22)   # col I, rows 4-23 in Excel
        if len(values) < 2:
            _dynamic_test(self, False,
                "Data is sorted by Last Order Date (oldest to newest).",
                "Could not read Last Order Date column. Make sure A3:I23 is selected before sorting.")
            return

        dates = [v for _, v in values]
        out_of_order = [
            (i, dates[i], dates[i+1])
            for i in range(len(dates)-1)
            if isinstance(dates[i], (int, float)) and isinstance(dates[i+1], (int, float))
            and dates[i] > dates[i+1]
        ]
        if out_of_order:
            example = out_of_order[0]
            fail_msg = (f"Data is not sorted by Last Order Date in ascending order. "
                        f"Found {len(out_of_order)} out-of-order pair(s) (e.g. position "
                        f"{example[0]+1}: {example[1]} before {example[2]}). "
                        f"Select A3:I23 → Sort → Sort by: Last Order Date → Order: Ascending.")
        else:
            fail_msg = "Data is not sorted by Last Order Date in ascending order."
        _dynamic_test(self, len(out_of_order) == 0,
            "Data is sorted by Last Order Date (oldest to newest).",
            fail_msg)

    # ------------------------------------------------------------------ #
    # Verify header row is intact (row 2, 0-based = row 3 in Excel)
    # ------------------------------------------------------------------ #

    def test_header_row_intact(self):
        if self._no_data:
            _dynamic_test(self, True, "Header row is intact.", ""); return
        headers = {
            0: "Product ID", 1: "Product Name", 2: "Category",
            3: "Supplier", 8: "Last Order Date"
        }
        missing = []
        for col, expected in headers.items():
            cell = self._cell(2, col)
            v = cell.get("v", "") if cell else ""
            if str(v).strip() != expected:
                missing.append(f"col {col+1} (expected '{expected}', got '{v!r}')")
        _dynamic_test(self, len(missing) == 0,
            "Header row is intact.",
            f"Header row was altered or shifted: {missing}. "
            f"Make sure to tick 'First row does not participate in sorting' when sorting.")


if __name__ == "__main__":
    unittest.main()


test_main.py

Dyk ned i Excel-verdenen med dette omfattende videokursus, der fører dig fra grundlæggende navigation til beherskelse af funktioner og basal dataanalyse. Kurset starter med fundamentale færdigheder som dataindtastning og celleformatering, og du vil hurtigt komme videre til brugen af kraftfulde værktøjer. Uanset om du organiserer store datasæt, udfører statistisk analyse eller opretter dynamiske diagrammer, giver dette kursus dig de praktiske færdigheder, der er nødvendige i et datadrevet miljø.

Kickstart din rejse med Excel ved at forstå dets brugerflade, grundlæggende funktioner og essentielle teknikker til dataindtastning. Få kendskab til værktøjslinjer, regneark og behersk de fundamentale elementer for at skabe et solidt grundlag.

Dyk dybere ned i Excel ved at udforske avancerede muligheder for dataindtastning og formatering. Skærp dine færdigheder inden for tekst- og talformatering, opdag effektiv brug af typografier, og forbedr regnearkets læsbarhed og funktionalitet.

Frigør potentialet i Excel med en introduktion til grundlæggende formler og funktioner. Opnå fortrolighed med at oprette beregninger, bruge cellehenvisninger og anvende centrale funktioner som SUM, AVERAGE, MIN og MAX for at automatisere og forenkle dine dataanalyser.

I dette afsnit vil du mestre avancerede Excel-formler og -funktioner, hvilket forbedrer din evne til at håndtere komplekse beregninger. Lær at vise og revidere formler, anvende indlejrede og logiske udsagn samt effektivt bruge betingelser for at optimere dine dataanalyser.

Udforsk omfattende teknikker til sortering, filtrering og effektiv håndtering af data. Dette afsnit dækker alt fra grundlæggende dataorganisering til avanceret filtrering og tabelhåndtering, hvilket sikrer, at du kan håndtere og analysere data effektivt.

Dyk ned i kunsten at visualisere data ved hjælp af Excels avancerede diagramværktøjer. Du lærer at oprette forskellige typer diagrammer, tilpasse dem for at forbedre det visuelle udtryk og manipulere data i diagrammer for at præsentere klare og overbevisende visuelle fortællinger.

Opnå færdigheder i håndtering af regneark og projektmapper i Excel. Dette afsnit lærer dig at organisere og manipulere projektmappeelementer effektivt, anvende formateringsværktøjer og beskytte dit arbejde med adgangskoder, hvilket giver et solidt grundlag i projektmappeoperationer.

Sortering af Data i Excel

Vigtige punkter