Summary  
This chapter covers how to apply an automatic filter to a dataset, allowing rows to be selectively displayed based on specified criteria and how to combine multiple filters to iteratively refine results.

General domain of usage  
Data analysis

Tenk deg et magisk forstørrelsesglass som bare viser deg dataene du trenger. Det er slik det er å bruke **AutoFilter** i Excel.

## Viktige punkter

- Aktiver **AutoFilter**-funksjonen fra **Data**-fanen → **Sortér og filtrer**-gruppen for å begynne å filtrere dataene dine;
- Bruk **flere filtre** for å finjustere datasettet basert på ulike kriterier.

Startarbeidsbok

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 filter plugin
        resources = data.get("resources", [])
        fp = next((r for r in resources if r.get("name") == "SHEET_FILTER_PLUGIN"), {})
        raw = fp.get("data", "{}")
        filter_data = json.loads(raw) if raw else {}
        cls.filter = filter_data.get(cls.sheet_id)   # None if no filter applied

    # ------------------------------------------------------------------ #
    # Helper: find a filterColumn entry by colId
    # ------------------------------------------------------------------ #

    def _filter_col(self, col_id):
        if not self.filter:
            return None
        for fc in self.filter.get("filterColumns", []):
            if fc.get("colId") == col_id:
                return fc
        return None

    def _filter_values(self, col_id):
        """Return set of filter string values for a column, or empty set."""
        fc = self._filter_col(col_id)
        if not fc:
            return set()
        return set(str(v) for v in fc.get("filters", {}).get("filters", []))

    # ------------------------------------------------------------------ #
    # Check filter is applied at all (SHEET_FILTER_PLUGIN present)
    # ------------------------------------------------------------------ #

    def test_filter_applied(self):
        if self._no_data:
            _dynamic_test(self, True, "Filter is applied to the data range.", ""); return
        ok = self.filter is not None and bool(self.filter.get("filterColumns"))
        _dynamic_test(self, ok,
            "Filter is applied to the data range.",
            "No filter found. Select A3:I23 → Data tab → Filter, then apply the required filters.")

    # ------------------------------------------------------------------ #
    # Step 2a — Category filtered to "Books"
    # Category = column C = colId 2
    # ------------------------------------------------------------------ #

    def test_filter_category_books(self):
        if self._no_data:
            _dynamic_test(self, True, "Category filter set to 'Books'.", ""); return
        vals = self._filter_values(2)
        ok = "Books" in vals
        _dynamic_test(self, ok,
            "Category filter set to 'Books'.",
            f"Category column is not filtered to 'Books' (found: {vals or 'no filter'}). "
            f"Open the Category drop-down → select 'Books' → OK.")

    # ------------------------------------------------------------------ #
    # Step 2b — Supplier filtered to "Orion Distributors"
    # Supplier = column D = colId 3
    # ------------------------------------------------------------------ #

    def test_filter_supplier_orion(self):
        if self._no_data:
            _dynamic_test(self, True, "Supplier filter set to 'Orion Distributors'.", ""); return
        vals = self._filter_values(3)
        ok = "Orion Distributors" in vals
        _dynamic_test(self, ok,
            "Supplier filter set to 'Orion Distributors'.",
            f"Supplier column is not filtered to 'Orion Distributors' (found: {vals or 'no filter'}). "
            f"Open the Supplier drop-down → select 'Orion Distributors' → OK.")

    # ------------------------------------------------------------------ #
    # Step 2c — Reorder Level filtered to 53, 58, 61
    # Reorder Level = column E = colId 4
    # ------------------------------------------------------------------ #

    def test_filter_reorder_level(self):
        if self._no_data:
            _dynamic_test(self, True, "Reorder Level filter set to 53, 58, and 61.", ""); return
        vals = self._filter_values(4)
        required = {"53", "58", "61"}
        missing = required - vals
        ok = len(missing) == 0
        _dynamic_test(self, ok,
            "Reorder Level filter set to 53, 58, and 61.",
            f"Reorder Level filter is missing values: {missing}. "
            f"Open the Reorder Level drop-down → select 53, 58, and 61 → OK.")


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


test_main.py

Fordyp deg i Excel med dette omfattende videokurset, utformet for å ta deg fra grunnleggende navigasjon til å mestre funksjoner og enkel dataanalyse. Kurset starter med grunnleggende ferdigheter som dataregistrering og celleformatering, og du vil raskt gå videre til å bruke kraftige verktøy. Enten du organiserer store datasett, utfører statistisk analyse eller lager dynamiske diagrammer, gir dette kurset deg de praktiske ferdighetene som trengs i dagens datadrevne miljø.

Start din reise med Excel ved å forstå grensesnittet, grunnleggende funksjoner og essensielle teknikker for dataregistrering. Få innsikt i navigering av verktøylinjer, regneark og mestre de grunnleggende elementene for å legge et solid grunnlag.

Fordyp deg i Excel ved å utforske avanserte alternativer for dataregistrering og formatering. Forbedre ferdighetene dine innen tekst- og tallformatering, oppdag effektiv bruk av stiler, og øk regnearkets lesbarhet og funksjonalitet.

Frigjør kraften i Excel med en introduksjon til grunnleggende formler og funksjoner. Få trygghet i å utføre beregninger, bruke cellereferanser og benytte sentrale funksjoner som SUM, GJENNOMSNITT, MIN og MAKS for å automatisere og forenkle dataanalysen.

I denne delen vil du mestre avanserte Excel-formler og -funksjoner, noe som forbedrer din evne til å håndtere komplekse beregninger. Lær å vise og revidere formler, bruke nestede og logiske utsagn, samt anvende betingelser effektivt for å effektivisere dine dataanalysoppgaver.

Utforsk omfattende teknikker for sortering, filtrering og effektiv databehandling. Denne delen dekker alt fra grunnleggende dataorganisering til avansert filtrering og tabellhåndtering, og sikrer at du kan håndtere og analysere data på en effektiv måte.

Fordyp deg i kunsten å visualisere data ved hjelp av Excels kraftige diagramverktøy. Du vil lære å lage ulike typer diagrammer, tilpasse dem for å forbedre det visuelle uttrykket, og manipulere data i diagrammer for å presentere tydelige og overbevisende visuelle fremstillinger.

Oppnå ferdigheter i å administrere regneark og arbeidsbøker i Excel. Denne delen gir opplæring i effektiv organisering og håndtering av arbeidsbokelementer, bruk av formateringsverktøy og sikring av arbeidet med passord, og gir en grundig innføring i arbeidsbokoperasjoner.

Filtrering av data med autofilter

Viktige punkter

Filtrering av data med autofilter

Viktige punkter