Summary  
This chapter covers dynamic data binding for charts, showing how to modify series definitions, add or remove series, swap row/column orientation, and change chart types at runtime.

General domain of usage  
Data visualization

Diese Lektion behandelt das **Bearbeiten von Diagrammdaten** direkt in Excel.

Es wird gezeigt, wie bestehende Datenreihen geändert, neue hinzugefügt und nicht benötigte Reihen entfernt werden, um die Diagramme präzise und aktuell zu halten.

- Über die Registerkarte **Diagrammentwurf** → Gruppe **Daten** → **Daten auswählen** können vorhandene Datenreihen bearbeitet werden, indem der Reihenname geändert oder der Datenbereich angepasst wird;
- Neue Datenreihen können im Dialogfeld **Daten auswählen** hinzugefügt werden, indem der Reihenname und der Wertebereich angegeben werden;
- Mit der Option **Diagrammtyp ändern** in der Registerkarte **Diagrammentwurf** → Gruppe **Typ** kann ein Diagramm in einen anderen Diagrammtyp umgewandelt werden, zum Beispiel in ein gruppiertes Säulendiagramm.

Anfangsarbeitsmappe

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_id = next(iter(data["sheets"]))

        # Parse chart plugin
        resources = data.get("resources", [])
        cp = next((r for r in resources if r.get("name") == "SHEET_CHART_PLUGIN"), {})
        raw = cp.get("data", "{}")
        chart_data = json.loads(raw) if raw else {}
        cls.charts = chart_data.get(cls.sheet_id, [])

    # ------------------------------------------------------------------ #
    # Helpers
    # ------------------------------------------------------------------ #

    def _chart_range(self, chart):
        return chart.get("rangeInfo", {}).get("rangeInfo", {}).get("range", {})

    def _chart_title(self, chart):
        return chart.get("style", {}).get("titles", {}).get("title", {}).get("content", "")

    def _revenue_charts(self):
        """Revenue chart — identified by title 'Revenue' or as the single-series chart on A3:B15."""
        by_title = [c for c in self.charts if self._chart_title(c) == "Revenue"]
        if by_title:
            return by_title
        # Fallback: chart with endColumn==1 (A3:B15 range, single Income series)
        return [c for c in self.charts if self._chart_range(c).get("endColumn") == 1]

    # ------------------------------------------------------------------ #
    # Step 1 — Revenue chart type changed from Pie to Column
    # chartType: 8 (Pie) → 4 (Column)
    # ------------------------------------------------------------------ #

    def test_revenue_chart_type_changed(self):
        if self._no_data:
            _dynamic_test(self, True, "Revenue chart type changed from Pie to Column.", ""); return
        if not self.charts:
            _dynamic_test(self, False,
                "Revenue chart type changed from Pie to Column.",
                "No charts found. Make sure you are working on the correct sheet.")
            return

        revenue_charts = self._revenue_charts()
        if not revenue_charts:
            _dynamic_test(self, False,
                "Revenue chart type changed from Pie to Column.",
                "No Revenue chart found. Make sure the Revenue chart is still present on the sheet.")
            return

        chart_types = [c.get("chartType") for c in revenue_charts]
        ok = any(ct == 4 for ct in chart_types)
        _dynamic_test(self, ok,
            "Revenue chart type changed from Pie to Column.",
            f"Revenue chart is not a Column chart (types found: {chart_types}). "
            f"Click the Revenue chart → top-right button → chart panel → "
            f"change Chart Type to Column Chart → Confirm.")


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


test_main.py

Tauchen Sie mit diesem umfassenden Videokurs in die Welt von Excel ein, der Sie von der grundlegenden Navigation bis hin zum Beherrschen von Funktionen und grundlegender Datenanalyse führt. Beginnend mit Basisfertigkeiten wie Dateneingabe und Zellformatierung, machen Sie schnell Fortschritte beim Einsatz leistungsstarker Werkzeuge. Ob Sie große Datensätze organisieren, statistische Analysen durchführen oder dynamische Diagramme erstellen – dieser Kurs vermittelt Ihnen die praktischen Fähigkeiten, die in der heutigen datengetriebenen Umgebung benötigt werden.

Starten Sie Ihre Reise mit Excel, indem Sie die Benutzeroberfläche, grundlegende Funktionen und wesentliche Techniken der Dateneingabe verstehen. Erfahren Sie, wie Sie Symbolleisten und Arbeitsblätter navigieren und die grundlegenden Elemente beherrschen, um eine solide Grundlage zu schaffen.

Tauchen Sie tiefer in Excel ein, indem Sie fortgeschrittene Optionen zur Dateneingabe und -formatierung erkunden. Verbessern Sie Ihre Fähigkeiten in der Text- und Zahlenformatierung, entdecken Sie die effektive Nutzung von Formatvorlagen und steigern Sie die Lesbarkeit sowie Funktionalität von Tabellen.

Entdecken Sie die Möglichkeiten von Excel mit einer Einführung in grundlegende Formeln und Funktionen. Erwerben Sie Sicherheit beim Erstellen von Berechnungen, der Verwendung von Zellbezügen sowie beim Einsatz wichtiger Funktionen wie SUMME, MITTELWERT, MIN und MAX zur Automatisierung und Vereinfachung Ihrer Datenanalyse.

In diesem Abschnitt werden fortgeschrittene Excel-Formeln und -Funktionen vermittelt, um die Fähigkeit zur Verwaltung komplexer Berechnungen zu verbessern. Darstellung und Überprüfung von Formeln, Verwendung verschachtelter und logischer Anweisungen sowie effektive Anwendung von Bedingungen zur Optimierung von Datenanalyseaufgaben.

Erkunden Sie umfassende Techniken zum Sortieren, Filtern und effizienten Verwalten von Daten. Dieser Abschnitt behandelt alles von der grundlegenden Datenorganisation bis hin zu fortgeschrittenen Filter- und Tabellenverwaltungsfunktionen, sodass Sie Daten effektiv handhaben und analysieren können.

Tauchen Sie ein in die Kunst der Datenvisualisierung mit den leistungsstarken Diagrammwerkzeugen von Excel. Sie lernen, verschiedene Diagrammtypen zu erstellen, diese individuell zu gestalten, um die visuelle Attraktivität zu steigern, und Daten innerhalb von Diagrammen zu bearbeiten, um klare und überzeugende visuelle Darstellungen zu präsentieren.

Erlangen Sie Kompetenz im Verwalten von Arbeitsblättern und Arbeitsmappen in Excel. Dieser Abschnitt vermittelt, wie Sie Arbeitsmappenelemente effektiv organisieren und bearbeiten, Formatierungswerkzeuge nutzen und Ihre Arbeit mit Passwörtern schützen, um eine umfassende Grundlage für Arbeitsmappenoperationen zu schaffen.

Bearbeiten von Diagrammdaten in Excel

Wichtige Punkte