Summary
This chapter explains how to perform single- and multi-level sorting on tabular data by specifying keys (e.g., text, numbers, dates, colors, or icons), handling headers, and applying custom sort orders to maintain data integrity.

General domain of usage
Inventory management

**Att sortera dina data** i Excel handlar inte bara om att göra det snyggt — det handlar om att **få dina data att arbeta** för dig.

- Använd knappen **Sortera** i fliken **Data** → gruppen **Sortera & filtrera** för att organisera data alfabetiskt, numeriskt eller efter datum;
- Sortera en enskild kolumn eller flera kolumner för att hantera komplexa datamängder mer effektivt.

Ursprunglig arbetsbok

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()))
        cls.styles = data.get("styles", {})

    # ------------------------------------------------------------------ #
    # Helper
    # ------------------------------------------------------------------ #

    def _cell(self, row, col):
        row_data = self.sheet.get("cellData", {}).get(str(row), {})
        cell = row_data.get(str(col))
        if cell:
            return cell
        for key, c in row_data.items():
            if "-" in key:
                try:
                    s, e = map(int, key.split("-", 1))
                    if s <= col <= e:
                        return c
                except ValueError:
                    pass
        return None

    def _col_values(self, col, start_row, end_row):
        """Return list of (row, value) for a column, skipping None."""
        result = []
        for r in range(start_row, end_row + 1):
            cell = self._cell(r, col)
            if cell and cell.get("v") is not None:
                result.append((r, cell["v"]))
        return result

    # ------------------------------------------------------------------ #
    # Step 3 (final state) — Data sorted by Last Order Date ascending
    # Column I = index 8, data rows 3–22 (0-based)
    # Dates stored as Excel serial numbers; ascending = oldest first.
    # ------------------------------------------------------------------ #

    def test_sorted_by_last_order_date_ascending(self):
        if self._no_data:
            _dynamic_test(self, True, "Data is sorted by Last Order Date (oldest to newest).", ""); return
        values = self._col_values(8, 3, 22)   # col I, rows 4-23 in Excel
        if len(values) < 2:
            _dynamic_test(self, False,
                "Data is sorted by Last Order Date (oldest to newest).",
                "Could not read Last Order Date column. Make sure A3:I23 is selected before sorting.")
            return

        dates = [v for _, v in values]
        out_of_order = [
            (i, dates[i], dates[i+1])
            for i in range(len(dates)-1)
            if isinstance(dates[i], (int, float)) and isinstance(dates[i+1], (int, float))
            and dates[i] > dates[i+1]
        ]
        if out_of_order:
            example = out_of_order[0]
            fail_msg = (f"Data is not sorted by Last Order Date in ascending order. "
                        f"Found {len(out_of_order)} out-of-order pair(s) (e.g. position "
                        f"{example[0]+1}: {example[1]} before {example[2]}). "
                        f"Select A3:I23 → Sort → Sort by: Last Order Date → Order: Ascending.")
        else:
            fail_msg = "Data is not sorted by Last Order Date in ascending order."
        _dynamic_test(self, len(out_of_order) == 0,
            "Data is sorted by Last Order Date (oldest to newest).",
            fail_msg)

    # ------------------------------------------------------------------ #
    # Verify header row is intact (row 2, 0-based = row 3 in Excel)
    # ------------------------------------------------------------------ #

    def test_header_row_intact(self):
        if self._no_data:
            _dynamic_test(self, True, "Header row is intact.", ""); return
        headers = {
            0: "Product ID", 1: "Product Name", 2: "Category",
            3: "Supplier", 8: "Last Order Date"
        }
        missing = []
        for col, expected in headers.items():
            cell = self._cell(2, col)
            v = cell.get("v", "") if cell else ""
            if str(v).strip() != expected:
                missing.append(f"col {col+1} (expected '{expected}', got '{v!r}')")
        _dynamic_test(self, len(missing) == 0,
            "Header row is intact.",
            f"Header row was altered or shifted: {missing}. "
            f"Make sure to tick 'First row does not participate in sorting' when sorting.")


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


test_main.py

Fördjupa dig i Excels värld med denna omfattande videokurs, utformad för att ta dig från grundläggande navigering till att bemästra funktioner och grundläggande dataanalys. Kursen inleds med grundläggande färdigheter som datainmatning och cellformatering, och du går snabbt vidare till att använda kraftfulla verktyg. Oavsett om du organiserar stora datamängder, utför statistisk analys eller skapar dynamiska diagram, ger denna kurs dig de praktiska färdigheter som krävs i dagens datadrivna miljö.

Påbörja din resa med Excel genom att förstå dess gränssnitt, grundläggande funktioner och viktiga tekniker för datainmatning. Få kunskap om hur du navigerar i verktygsfält, kalkylblad och behärskar de grundläggande elementen för att skapa en stabil grund.

Fördjupa dina kunskaper i Excel genom att utforska avancerade alternativ för datainmatning och formatering. Förbättra dina färdigheter i text- och talformatering, upptäck hur du effektivt använder formatmallar och öka kalkylbladets läsbarhet och funktionalitet.

Utnyttja kraften i Excel med en introduktion till grundläggande formler och funktioner. Få självförtroende i att skapa beräkningar, använda cellreferenser och använda viktiga funktioner som SUMMA, MEDEL, MIN och MAX för att automatisera och förenkla dina dataanalysuppgifter.

I det här avsnittet kommer du att behärska avancerade Excel-formler och funktioner, vilket förbättrar din förmåga att hantera komplexa beräkningar. Lär dig att visa och granska formler, använda nästlade och logiska satser samt tillämpa villkor effektivt för att effektivisera dina dataanalysuppgifter.

Utforska omfattande tekniker för sortering, filtrering och effektiv datahantering. Detta avsnitt täcker allt från grundläggande dataorganisation till avancerad filtrering och tabellhantering, vilket säkerställer att du kan hantera och analysera data effektivt.

Fördjupa dig i konsten att visualisera data med Excels kraftfulla diagramverktyg. Du kommer att lära dig att skapa olika typer av diagram, anpassa dem för att förbättra det visuella intrycket samt hantera data i diagram för att presentera tydliga och övertygande visuella berättelser.

Få färdighet i att hantera kalkylblad och arbetsböcker i Excel. Detta avsnitt lär dig att effektivt organisera och manipulera arbetsbokselement, använda formateringsverktyg samt skydda ditt arbete med lösenord, vilket ger en grundlig förståelse för arbetsboksoperationer.

Sortering av Data i Excel

Viktiga punkter

Sortering av Data i Excel

Viktiga punkter