Summary  
The chapter explores pattern-based series extension and transformation functions for automated data entry, along with cell selection and editing commands and undo/redo action management.

General domain of usage  
Spreadsheet data management

Ефективне введення даних є ключовим для результативного використання Excel. Хоча базове введення тексту та чисел є простим, потужні функції Excel, такі як **Автозаповнення** та **Швидке заповнення**, економлять час, автоматизуючи шаблони даних і розширюючи послідовності, наприклад, числа або дати.

Автозаповнення може працювати неочікувано, особливо з датами — воно може збільшувати місяці або роки замість днів. Щоб забезпечити дотримання потрібного шаблону, вручну введіть перші дві дати (наприклад, **01/01/2024**, **01/02/2024** для щоденного збільшення). Потім виділіть обидві клітинки та перетягніть маркер автозаповнення, щоб застосувати правильну послідовність. Цей метод допомагає Excel розпізнати бажаний шаблон і запобігає небажаним змінам місяців або років.

Примітка

import unittest
import json
from datetime import datetime


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 TestTask(unittest.TestCase):
    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        with open("payload.json") as f:
            data = json.load(f)
        cls.sheet = next(iter(data["sheets"].values()))

    def _cell_value(self, row, col):
        cell = (
            self.sheet.get("cellData", {})
            .get(str(row), {})
            .get(str(col))
        )
        return None if cell is None else cell.get("v")

    def _check_cell_value(self, row, col, cell_ref, expected):
        actual = self._cell_value(row, col)

        _dynamic_test(
            self,
            actual == expected,
            f"{cell_ref} contains the correct value: {expected!r}.",
            f"{cell_ref} should contain {expected!r}, but found {actual!r}."
        )

    def test_months_autofilled(self):
        expected_months = [
            "January", "February", "March", "April", "May", "June",
            "July", "August", "September", "October", "November", "December"
        ]

        for index, month in enumerate(expected_months):
            row = 6 + index
            cell_ref = f"H{7 + index}"

            with self.subTest(cell=cell_ref):
                self._check_cell_value(row, 7, cell_ref, month)

    def test_dates_autofilled(self):
        expected_dates = [
            "2024-12-01T00:00:00",
            "2024-12-02T00:00:00",
            "2024-12-03T00:00:00",
            "2024-12-04T00:00:00",
            "2024-12-05T00:00:00",
            "2024-12-06T00:00:00",
            "2024-12-07T00:00:00",
            "2024-12-08T00:00:00",
            "2024-12-09T00:00:00",
            "2024-12-10T00:00:00",
            "2024-12-11T00:00:00",
            "2024-12-12T00:00:00",
        ]
    
        excel_epoch = datetime(1899, 12, 30)
    
        for index, date_str in enumerate(expected_dates):
            row = 6 + index
            cell_ref = f"O{7 + index}"
    
            actual = self._cell_value(row, 14)
    
            dt = datetime.fromisoformat(date_str)
            excel_serial = (dt - excel_epoch).days
    
            with self.subTest(cell=cell_ref):
                _dynamic_test(
                    self,
                    actual == date_str or actual == excel_serial,
                    f"{cell_ref} contains the correct date.",
                    f"{cell_ref} should contain {date_str!r} (or Excel serial {excel_serial}), but found {actual!r}."
                )

    def test_expense_types_flash_filled(self):
        expected_types = [
            "Groceries", "TV", "Groceries", "Clothes", "Shelves", "Groceries",
            "Groceries", "Take-out", "Groceries", "Groceries", "Clothes", "Groceries"
        ]

        for index, expense_type in enumerate(expected_types):
            row = 6 + index
            cell_ref = f"Q{7 + index}"

            with self.subTest(cell=cell_ref):
                self._check_cell_value(row, 16, cell_ref, expense_type)

    def test_stores_flash_filled(self):
        expected_stores = [
            "Seven-Eleven", "Tv Warehouse", "Spar", "Tesco", "Walmart", "Spar",
            "Tesco", "Pizza Hut", "Seven-Eleven", "Seven-Eleven", "Next", "Tesco"
        ]

        for index, store in enumerate(expected_stores):
            row = 6 + index
            cell_ref = f"R{7 + index}"

            with self.subTest(cell=cell_ref):
                self._check_cell_value(row, 17, cell_ref, store)


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

test_main.py

Зануртеся у світ Excel з цим всеосяжним відеокурсом, розробленим для того, щоб провести вас від базової навігації до опанування функцій і базового аналізу даних. Починаючи з основних навичок, таких як введення даних і форматування клітинок, ви швидко перейдете до використання потужних інструментів. Незалежно від того, чи організовуєте ви великі набори даних, виконуєте статистичний аналіз або створюєте динамічні діаграми, цей курс забезпечить вас практичними навичками, необхідними в сучасному середовищі, орієнтованому на дані.

Розпочніть своє знайомство з Excel, ознайомившись з його інтерфейсом, базовими функціями та основними методами введення даних. Дізнайтеся, як орієнтуватися в панелях інструментів, робочих аркушах і опануйте фундаментальні елементи для створення надійної основи.

Зануртеся глибше в Excel, досліджуючи розширені можливості введення даних і форматування. Вдосконалення навичок форматування тексту та чисел, ознайомлення з ефективним використанням стилів, підвищення читабельності та функціональності електронних таблиць.

Розкрийте потенціал Excel за допомогою ознайомлення з базовими формулами та функціями. Отримайте впевненість у створенні обчислень, використанні посилань на комірки та застосуванні ключових функцій, таких як SUM, AVERAGE, MIN і MAX, для автоматизації та спрощення завдань аналізу даних.

У цьому розділі ви опануєте розширені формули та функції Excel, що підвищить вашу здатність керувати складними обчисленнями. Вивчення відображення та аудиту формул, використання вкладених і логічних виразів, а також ефективне застосування умов для оптимізації завдань аналізу даних.

Ознайомтеся з комплексними методами сортування, фільтрації та ефективного управління даними. У цьому розділі розглядаються всі аспекти — від базової організації даних до розширеної фільтрації та керування таблицями, що забезпечує ефективну обробку та аналіз даних.

Занурення у мистецтво візуалізації даних за допомогою потужних інструментів побудови діаграм у Excel. Ви навчитеся створювати різні типи діаграм, налаштовувати їх для підвищення візуальної привабливості та маніпулювати даними в діаграмах для представлення чітких і переконливих візуальних історій.

Отримайте навички управління робочими аркушами та книгами в Excel. У цьому розділі ви навчитеся ефективно організовувати та змінювати елементи книги, використовувати інструменти форматування та захищати свою роботу паролями, отримуючи ґрунтовні знання з операцій над книгами.

Введення Даних в Excel

Рішення