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

Esta lição aborda a **edição de dados de gráficos** diretamente no Excel.

Você aprenderá a modificar séries de dados existentes, adicionar novas e remover séries desnecessárias para manter seus gráficos precisos e atualizados.

- Usar a guia **Design do Gráfico** → grupo **Dados** → **Selecionar Dados** para editar séries de dados existentes, alterando o nome da série ou ajustando o intervalo de dados;
- Novas séries de dados podem ser adicionadas através da caixa de diálogo **Selecionar Dados**, especificando o nome da série e o intervalo de valores;
- A opção **Alterar Tipo de Gráfico** na guia **Design do Gráfico** → grupo **Tipo** permite converter um gráfico para outro tipo de gráfico, como alternar para um gráfico de Colunas Agrupadas.

Pasta de Trabalho 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_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

Mergulhe no universo do Excel com este curso em vídeo abrangente, projetado para conduzi-lo desde a navegação básica até o domínio de funções e análise de dados elementar. Iniciando com habilidades fundamentais como inserção de dados e formatação de células, você avançará rapidamente para o uso de ferramentas poderosas. Seja organizando grandes conjuntos de dados, realizando análises estatísticas ou criando gráficos dinâmicos, este curso oferece as competências práticas exigidas no ambiente orientado por dados atual.

Inicie sua jornada com o Excel compreendendo sua interface, funções básicas e técnicas essenciais de inserção de dados. Aprenda a navegar pelas barras de ferramentas, planilhas e domine os elementos fundamentais para estabelecer uma base sólida.

Aprofunde-se no Excel explorando opções avançadas de inserção e formatação de dados. Aprimore suas habilidades em formatação de texto e números, descubra como utilizar estilos de forma eficaz e melhore a legibilidade e funcionalidade das planilhas.

Desvende o poder do Excel com uma introdução às fórmulas e funções básicas. Adquira confiança na criação de cálculos, utilização de referências de células e aplicação de funções essenciais como SOMA, MÉDIA, MÍN e MÁX para automatizar e simplificar tarefas de análise de dados.

Nesta seção, você dominará fórmulas e funções avançadas do Excel, aprimorando sua capacidade de gerenciar cálculos complexos. Aprenda a exibir e auditar fórmulas, utilizar declarações aninhadas e lógicas, e aplicar condições de forma eficaz para otimizar suas tarefas de análise de dados.

Explore técnicas abrangentes para classificar, filtrar e gerenciar dados de forma eficiente. Esta seção abrange desde a organização básica de dados até filtragem avançada e gerenciamento de tabelas, garantindo a capacidade de manipular e analisar dados de maneira eficaz.

Mergulhe na arte da visualização de dados utilizando as ferramentas avançadas de gráficos do Excel. Aprenda a criar diferentes tipos de gráficos, personalizá-los para aprimorar o apelo visual e manipular dados dentro dos gráficos para apresentar histórias visuais claras e envolventes.

Adquira proficiência no gerenciamento de planilhas e pastas de trabalho no Excel. Esta seção ensina como organizar e manipular elementos da pasta de trabalho de forma eficaz, utilizar ferramentas de formatação e proteger seu trabalho com senhas, proporcionando uma base sólida em operações com pastas de trabalho.

Editando Dados de Gráficos no Excel

Pontos principais

Editando Dados de Gráficos no Excel

Pontos principais