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

Denne leksjonen fokuserer på **redigering av diagramdata** direkte i Excel.

Du lærer hvordan du endrer eksisterende dataserier, legger til nye, og fjerner unødvendige serier for å holde diagrammene dine nøyaktige og oppdaterte.

- Bruk fanen **Diagramutforming** → gruppen **Data** → **Velg data** for å redigere eksisterende dataserier ved å endre serienavn eller justere dataområdet;
- Nye dataserier kan legges til via dialogboksen **Velg data** ved å angi serienavn og verdierområde;
- Alternativet **Endre diagramtype** i fanen **Diagramutforming** → gruppen **Type** lar deg endre diagrammet til en annen diagramtype, for eksempel bytte til et gruppert stolpediagram.

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 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

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.

Redigering av diagramdata i Excel

Viktige punkter