Summary  
This chapter explains how to create and manage dynamic table data structures that automatically apply formatting, support structured references in formulas, and resize seamlessly when rows or columns are added or removed.

General domain of usage  
Spreadsheet-based data analysis

**Таблиці** допомагають організувати дані в Excel у структурований та ефективний спосіб. Вони автоматично застосовують форматування, надають вбудовані можливості фільтрації та сортування, дозволяють використовувати структуровані посилання у формулах і роблять аналіз даних зручнішим та надійнішим.

- Використання **Таблиці** на вкладці **Вставлення** → група **Таблиці** для перетворення діапазону даних у структуровану таблицю та активації заголовків;
- Натискання `Tab` у останній клітинці таблиці для швидкого додавання нового рядка;
- Введення формул безпосередньо у стовпцях таблиці для обчислення значень, наприклад, множення клітинок з одного рядка для розрахунку доходу.

## Основні комбінації клавіш

Початкова робоча книга

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 table plugin
        resources = data.get("resources", [])
        tp = next((r for r in resources if r.get("name") == "SHEET_TABLE_PLUGIN"), {})
        raw = tp.get("data", "{}")
        table_data = json.loads(raw) if raw else {}
        sheet_tables = table_data.get(cls.sheet_id, {})
        cls.tables = sheet_tables.get("tables", [])

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

    def _first_table(self):
        return self.tables[0] if self.tables else None

    # ------------------------------------------------------------------ #
    # Step 1 — Table created from A3:I23
    # (0-based: startRow=2, startColumn=0, endRow=22, endColumn >= 8)
    # ------------------------------------------------------------------ #

    def test_table_created(self):
        if self._no_data:
            _dynamic_test(self, True, "Table created from A3:I23.", ""); return
        t = self._first_table()
        if t is None:
            _dynamic_test(self, False,
                "Table created from A3:I23.",
                "No table found. Select A3:I23 → Data tab → Table → Confirm.")
            return

        r = t.get("range", {})
        ok = (r.get("startRow") == 2 and r.get("startColumn") == 0
              and r.get("endRow") == 22 and r.get("endColumn", 0) >= 8)
        _dynamic_test(self, ok,
            "Table created from A3:I23.",
            f"Table range is incorrect (got {r}). "
            f"Select A3:I23 → Data tab → Table → Confirm.")

    # ------------------------------------------------------------------ #
    # Step 2 — New column inserted before Last Order Date
    # Table must span 10 columns (endColumn == 9) and
    # "Last Order Date" must be the last column.
    # ------------------------------------------------------------------ #

    def test_column_inserted(self):
        if self._no_data:
            _dynamic_test(self, True, "New column inserted into the table.", ""); return
        t = self._first_table()
        if t is None:
            _dynamic_test(self, False,
                "New column inserted into the table.",
                "No table found. Complete step 1 first.")
            return

        r = t.get("range", {})
        cols = t.get("columns", [])
        col_names = [c.get("displayName", "").strip() for c in cols]

        # Platform inserts new column adjacent to Last Order Date → table gains one column
        has_10_cols = r.get("endColumn", 0) == 9 and len(cols) == 10
        last_order_date_present = "Last Order Date" in col_names

        ok = has_10_cols and last_order_date_present
        _dynamic_test(self, ok,
            "New column inserted into the table.",
            f"Column not inserted correctly. Expected 10 columns including 'Last Order Date' "
            f"(got {len(cols)} cols, endColumn={r.get('endColumn')}, cols={col_names}). "
            f"Right-click the Last Order Date column header → Insert Table → Insert Table Column.")


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


test_main.py

Зануртеся у світ Excel з цим комплексним відеокурсом, який допоможе вам пройти шлях від базової навігації до опанування функцій та основ аналізу даних. Починаючи з основних навичок, таких як введення даних і форматування комірок, 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 у сучасному середовищі, орієнтованому на дані.

Розпочніть 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. Вдосконалюйте навички форматування тексту та чисел, дізнайтеся про ефективне використання стилів і підвищуйте читабельність і функціональність електронних таблиць.

Розкрийте потенціал Excel за допомогою ознайомлення з базовими формулами та функціями. Отримайте впевненість у створенні обчислень, використанні посилань на комірки та застосуванні основних 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 виконувати складні обчислення. Ознайомтеся з відображенням і аудитом формул, використанням вкладених і логічних операторів, а також ефективним застосуванням умов для оптимізації завдань аналізу даних.

Ознайомтеся з комплексними методами сортування, фільтрації та ефективного керування 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. Вивчення створення різних типів діаграм, їх налаштування для підвищення візуальної привабливості та маніпулювання даними у діаграмах для представлення чітких і переконливих візуальних історій.

Отримайте навички керування 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.

Створення та керування таблицями в Excel

Основні моменти

Основні комбінації клавіш