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

このレッスンでは、Excelで**グラフデータを編集**する方法に焦点を当てます。

既存のデータ系列の修正、新しい系列の追加、不要な系列の削除方法を学び、グラフを正確かつ最新の状態に保つ方法を解説します。

- **グラフ デザイン** タブ → **データ** グループ → **データの選択** を使用して、系列名の変更やデータ範囲の調整による既存データ系列の編集;
- **データの選択** ダイアログで系列名と値の範囲を指定することで、新しいデータ系列の追加が可能;
- **グラフ デザイン** タブ → **種類** グループの **グラフの種類の変更** オプションにより、グラフをクラスター化縦棒グラフなど別のグラフ種類へ変換可能。

初期ワークブック

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

この包括的なビデオコースでExcelの世界に飛び込み、基本的な操作から関数や基本的なデータ分析の習得までを学びます。データ入力やセルの書式設定といった基礎から始まり、強力なツールの活用へと素早く進みます。大規模なデータセットの整理、統計分析の実施、動的なグラフの作成など、今日のデータ主導型環境で必要とされる実践的なスキルを身につけることができます。

Excelのインターフェース、基本的な関数、必須のデータ入力手法の理解から学習を開始します。ツールバーやワークシートの操作方法を習得し、基礎要素をマスターして堅実な基盤を築きます。

Excelの高度なデータ入力および書式設定オプションを詳しく学びます。テキストや数値の書式設定のスキルを磨き、スタイルの効果的な活用方法を習得し、スプレッドシートの可読性と機能性を向上させます。

Excelの基本的な数式と関数の導入により、その力を引き出します。計算の作成、セル参照の使用、SUM、AVERAGE、MIN、MAXなどの主要な関数の活用によって、データ分析作業の自動化と簡素化に自信を持てるようになります。

このセクションでは、高度なExcelの数式と関数を習得し、複雑な計算の管理能力を向上させます。数式の表示と監査、入れ子および論理式の活用、条件の効果的な適用によるデータ分析作業の効率化について学びます。

データの並べ替え、フィルタリング、効率的な管理のための包括的な手法を学びます。本セクションでは、基本的なデータ整理から高度なフィルタリングやテーブル管理までを網羅し、データの効果的な処理と分析を可能にします。

Excelの強力なグラフ作成ツールを活用し、データ可視化の技術を習得します。さまざまな種類のグラフを作成し、視覚的な魅力を高めるためにカスタマイズし、グラフ内のデータを操作して明確で説得力のあるビジュアルストーリーを表現する方法を学びます。

Excel内でワークシートおよびブックの管理に習熟します。本セクションでは、ブック要素の効果的な整理と操作、書式設定ツールの活用、パスワードによる作業の保護方法について学び、ブック操作の基礎を徹底的に身につけます。

Excelでのグラフデータの編集

重要なポイント

Excelでのグラフデータの編集

重要なポイント