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

**Ordenar tus datos** en Excel no solo se trata de mejorar la apariencia, sino de **hacer que tus datos trabajen** para ti.

- Utilizar el botón **Ordenar** en la pestaña **Datos** → grupo **Ordenar y filtrar** para organizar datos alfabéticamente, numéricamente o por fecha;
- Ordenar una sola columna o varias columnas para gestionar conjuntos de datos complejos de manera más eficiente.

Libro de trabajo inicial

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

Sumérgete en el mundo de Excel con este curso en video integral, diseñado para llevarte desde la navegación básica hasta el dominio de funciones y análisis de datos básicos. Comenzando con habilidades fundamentales como la introducción de datos y el formato de celdas, avanzarás rápidamente al uso de herramientas potentes. Ya sea que estés organizando grandes conjuntos de datos, realizando análisis estadísticos o creando gráficos dinámicos, este curso te proporciona las habilidades prácticas necesarias en el entorno actual orientado a los datos.

Inicie su recorrido con Excel comprendiendo su interfaz, funciones básicas y técnicas esenciales de ingreso de datos. Aprenda a navegar por las barras de herramientas, hojas de cálculo y domine los elementos fundamentales para establecer una base sólida.

Profundiza en Excel explorando opciones avanzadas de ingreso y formato de datos. Perfecciona tus habilidades en el formato de texto y números, descubre cómo utilizar estilos de manera efectiva y mejora la legibilidad y funcionalidad de las hojas de cálculo.

Descubra el potencial de Excel con una introducción a las fórmulas y funciones básicas. Adquiera confianza al realizar cálculos, utilizar referencias de celdas y emplear funciones clave como SUMA, PROMEDIO, MIN y MAX para automatizar y simplificar las tareas de análisis de datos.

En esta sección, dominará fórmulas y funciones avanzadas de Excel, mejorando su capacidad para gestionar cálculos complejos.
Aprenda a mostrar y auditar fórmulas, utilizar declaraciones anidadas y lógicas, y aplicar condiciones de manera efectiva para optimizar sus tareas de análisis de datos.

Explore técnicas completas para ordenar, filtrar y gestionar datos de manera eficiente. Esta sección abarca desde la organización básica de datos hasta el filtrado avanzado y la gestión de tablas, asegurando que pueda manejar y analizar datos de manera efectiva.

Sumérgete en el arte de la visualización de datos utilizando las potentes herramientas de gráficos de Excel. Aprenderás a crear diversos tipos de gráficos, personalizarlos para mejorar su atractivo visual y manipular datos dentro de los gráficos para presentar historias visuales claras y convincentes.

Adquiera competencia en la gestión de hojas de cálculo y libros de trabajo en Excel. Esta sección enseña cómo organizar y manipular eficazmente los elementos del libro de trabajo, utilizar herramientas de formato y proteger su trabajo con contraseñas, proporcionando una base sólida en las operaciones con libros de trabajo.

Ordenar Datos en Excel

Puntos clave