Summary  
This chapter introduces built-in functions for aggregating numeric data (SUM, AVERAGE, MIN, MAX, COUNT), shows how to combine functions for more complex calculations, and covers error checking in formulas.

General domain of usage  
Data analysis

Las **funciones** de Excel son el ingrediente secreto que transforma una hoja de cálculo sencilla en una potente herramienta de **análisis de datos**.

Este capítulo te presentará algunas de las funciones más **comunes** y **versátiles**: `SUM`, `AVERAGE`, `MIN`, `MAX` y `COUNT`.

También exploraremos cómo utilizar la función **Autosuma**, **combinar funciones** para cálculos complejos y gestionar la **comprobación de errores** en las fórmulas.

## Puntos clave
- La función `SUM` **suma** un rango de números, ideal para calcular totales;
- La función `AVERAGE` encuentra el **valor promedio** en un rango, ignorando celdas vacías y texto;
- La función `MAX` identifica el **número más grande** en un rango;
- La función `MIN` encuentra el **número más pequeño** en un rango;
- La función `COUNT` **cuenta la cantidad de celdas** que contienen números en un rango;
- **Autosuma** suma rápidamente un rango de celdas y también puede utilizarse para `AVERAGE`, `COUNT`, `MAX` y `MIN`;
- Es posible **combinar funciones** para realizar cálculos más complejos;
- Excel dispone de varias herramientas de **comprobación de errores** para utilizar.

import unittest
import json


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):
        with open("payload.json") as f:
            data = json.load(f)
        cls.sheet = next(iter(data["sheets"].values()))

    def _cell_value(self, row, col):
        cell = self.sheet.get("cellData", {}).get(str(row), {}).get(str(col))
        return None if cell is None else cell.get("v")

    def _check_cell_value(self, row, col, cell_ref, *expected_values):
        actual = self._cell_value(row, col)

        _dynamic_test(
            self,
            actual in expected_values,
            f"{cell_ref} contains the correct formula or result.",
            f"{cell_ref} should contain one of {expected_values!r}, but found {actual!r}."
        )

    def test_l15_sum_formula_or_result_is_correct(self):
        self._check_cell_value(14, 11, "L15", "=SUM(L8:L14)", 164.680146, 164.68)

    def test_m15_sum_formula_or_result_is_correct(self):
        self._check_cell_value(14, 12, "M15", "=SUM(M8:M14)", 13694.118273, 13694.12)

    def test_i31_average_formula_or_result_is_correct(self):
        self._check_cell_value(30, 8, "I31", "=AVERAGE(I22:I28)", 1956.2842857142857, 1956.28)

    def test_i32_max_formula_or_result_is_correct(self):
        self._check_cell_value(31, 8, "I32", "=MAX(I22:I28)", 2834.12)

    def test_i33_min_formula_or_result_is_correct(self):
        self._check_cell_value(32, 8, "I33", "=MIN(I22:I28)", 950.62)

    def test_i34_average_max_min_formula_or_result_is_correct(self):
        self._check_cell_value(
            33, 8, "I34",
            "=AVERAGE(MAX(I22:I28),MIN(I22:I28))",
            1892.37
        )

    def test_m31_average_formula_or_result_is_correct(self):
        self._check_cell_value(30, 12, "M31", "=AVERAGE(M22:M28)", 10107.05)

    def test_m32_max_formula_or_result_is_correct(self):
        self._check_cell_value(31, 12, "M32", "=MAX(M22:M28)", 14247.82)

    def test_m33_min_formula_or_result_is_correct(self):
        self._check_cell_value(32, 12, "M33", "=MIN(M22:M28)", 5677.52)


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

test_main.py

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