Summary  
This chapter explains how to use built-in functions to perform aggregation operations (SUM, AVERAGE, MIN, MAX, COUNT) on selected data elements, combine functions for more complex calculations, and leverage automatic error checking to correct formula issues.

General domain of usage  
Data analysis in spreadsheets

Excel の**関数**は、単純なスプレッドシートを強力な**データ分析**ツールへと変える秘訣です。本章では、最も**一般的**で**汎用性の高い関数**である `SUM`、`AVERAGE`、`MIN`、`MAX`、`COUNT` を紹介します。

また、`SUM` や `AVERAGE` などの関数内で**セルを個別に選択**し、それらを組み合わせて特定の値だけを扱う方法も学びます。複数の個別セルを選択するには、Windows では `Ctrl` キー、Mac では `Command (⌘)` キーを押しながら選択したいセルをクリックします。

- `SUM` 関数は数値範囲の**合計**を計算;
- `AVERAGE` 関数は範囲内の**平均値**を求め、空白セルやテキストは無視;
- `MAX` 関数は範囲内の**最大値**を特定;
- `MIN` 関数は範囲内の**最小値**を検索;
- `COUNT` 関数は範囲内で数値が入力されているセルの**個数をカウント**;
- **オートサム**はセル範囲の合計を素早く計算し、`AVERAGE`、`COUNT`、`MAX`、`MIN` にも利用可能。

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 = next(iter(data["sheets"].values()))

    def _check_cell_value(self, row, col, cell_ref, *expected_values):
        cell = self.sheet.get("cellData", {}).get(str(row), {}).get(str(col)) or {}
        formula = cell.get("f")
        value = cell.get("v")

        # Formula match takes priority
        if formula and formula in expected_values:
            _dynamic_test(self, True, f"{cell_ref} contains the correct formula or result.", "")
            return

        # Approximate numeric match (handles floating-point storage differences)
        ok = False
        for expected in expected_values:
            if isinstance(expected, (int, float)) and isinstance(value, (int, float)):
                if abs(value - expected) < 0.01:
                    ok = True
                    break
            elif value == expected:
                ok = True
                break

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

    def test_e13_sum_formula_or_result_is_correct(self):
        if self._no_data:
            _dynamic_test(self, True, "E13 contains the correct formula or result.", ""); return
        self._check_cell_value(12, 4, "E13", "=SUM(E6:E12)", 164.680146, 164.68)

    def test_f13_sum_formula_or_result_is_correct(self):
        if self._no_data:
            _dynamic_test(self, True, "F13 contains the correct formula or result.", ""); return
        self._check_cell_value(12, 5, "F13",
            "=SUM(F6,F7,F8,F9,F10,F11,F12)", 13694.118273, 13694.12)

    def test_c13_count_formula_or_result_is_correct(self):
        if self._no_data:
            _dynamic_test(self, True, "C13 contains the correct formula or result.", ""); return
        self._check_cell_value(12, 2, "C13", "=COUNT(C6:C12)", 7)

    def test_e27_sum_formula_or_result_is_correct(self):
        if self._no_data:
            _dynamic_test(self, True, "E27 contains the correct formula or result.", ""); return
        self._check_cell_value(26, 4, "E27", "=SUM(E20:E26)", 27375.78)

    def test_b29_average_formula_or_result_is_correct(self):
        if self._no_data:
            _dynamic_test(self, True, "B29 contains the correct formula or result.", ""); return
        self._check_cell_value(28, 1, "B29",
            "=AVERAGE(B20:B26)", 1956.2842857142857, 1956.28)

    def test_b30_max_formula_or_result_is_correct(self):
        if self._no_data:
            _dynamic_test(self, True, "B30 contains the correct formula or result.", ""); return
        self._check_cell_value(29, 1, "B30", "=MAX(B20:B26)", 2834.12)

    def test_b31_min_formula_or_result_is_correct(self):
        if self._no_data:
            _dynamic_test(self, True, "B31 contains the correct formula or result.", ""); return
        self._check_cell_value(30, 1, "B31", "=MIN(B20:B26)", 950.62)

    def test_f29_average_formula_or_result_is_correct(self):
        if self._no_data:
            _dynamic_test(self, True, "F29 contains the correct formula or result.", ""); return
        self._check_cell_value(28, 5, "F29",
            "=AVERAGE(F20:F26)", 10107.05)

    def test_f30_max_formula_or_result_is_correct(self):
        if self._no_data:
            _dynamic_test(self, True, "F30 contains the correct formula or result.", ""); return
        self._check_cell_value(29, 5, "F30", "=MAX(F20:F26)", 14247.82)

    def test_f31_min_formula_or_result_is_correct(self):
        if self._no_data:
            _dynamic_test(self, True, "F31 contains the correct formula or result.", ""); return
        self._check_cell_value(30, 5, "F31", "=MIN(F20:F26)", 5677.52)

    def test_b32_average_max_min_formula_or_result_is_correct(self):
        if self._no_data:
            _dynamic_test(self, True, "B32 contains the correct formula or result.", ""); return
        self._check_cell_value(31, 1, "B32",
            "=AVERAGE(MAX(B20:B26),MIN(B20:B26))", 1892.37)


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


test_main.py

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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。

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基本的なExcel関数

重要ポイント