Широко и дълго: pivot_table и melt

Накратко: pivot_table прави широка таблица с колона за всяка категория, а melt връща дългата с ред за всеки факт; формата се избира според въпроса.

Проблем

„Дай ми го по месеци и категории“

Управителят иска оборота за годината в една таблица: месеците надолу, категориите надясно, както в Excel. Знаеш как: слепваш редовете с поръчките, продуктите и категориите (merge) и групираш по два ключа. Отказаните поръчки не са оборот, затова ги махаш. Подаръчната карта е без категория и получава свое име, иначе ще изпадне от групите:

Pythonданни: таблиците на магазина

import pandas as pd

orders = pd.read_csv('year_orders.csv').rename(columns={'id': 'order_id'})
products = pd.read_csv('products.csv').rename(columns={'id': 'product_id'})
categories = pd.read_csv('categories.csv').rename(columns={'id': 'category_id', 'name': 'category'})
orders = orders[orders['status'] != 'cancelled']
orders['month'] = pd.to_datetime(orders['ordered_at']).dt.month
lines = pd.read_csv('year_items.csv').merge(orders[['order_id', 'month']], on='order_id')
lines = lines.merge(products[['product_id', 'category_id']], on='product_id', how='left')
lines = lines.merge(categories[['category_id', 'category']], on='category_id', how='left')
lines['category'] = lines['category'].fillna('Подаръчна карта')
lines['revenue'] = lines['quantity'] * lines['unit_price']
by_month = lines.groupby(['month', 'category'])['revenue'].sum().round(2)
print(len(by_month))
by_month.head(8)

import pandas as pd orders = pd.read_csv('year_orders.csv').rename(columns={'id': 'order_id'}) products = pd.read_csv('products.csv').rename(columns={'id': 'product_id'}) categories = pd.read_csv('categories.csv').rename(columns={'id': 'category_id', 'name': 'category'}) orders = orders[orders['status'] != 'cancelled'] orders['month'] = pd.to_datetime(orders['ordered_at']).dt.month lines = pd.read_csv('year_items.csv').merge(orders[['order_id', 'month']], on='order_id') lines = lines.merge(products[['product_id', 'category_id']], on='product_id', how='left') lines = lines.merge(categories[['category_id', 'category']], on='category_id', how='left') lines['category'] = lines['category'].fillna('Подаръчна карта') lines['revenue'] = lines['quantity'] * lines['unit_price'] by_month = lines.groupby(['month', 'category'])['revenue'].sum().round(2) print(len(by_month)) by_month.head(8)

▶ ИзпълниВърни кода

Числата са верни, но са 84 реда: 12 месеца по 7 категории, един под друг. За да сравниш януари с юли, търсиш с очи из списъка. Таблицата, която управителят иска, е 12 реда и 7 колони със същите 84 числа.

Месецът тук е номерът му: 1 е януари 2026, а 11 и 12 са ноември и декември 2025.

Идеята

Дълго и широко

Едни и същи числа могат да стоят в две форми:

• Дълга (long): ред за всеки факт. Колоните са month, category и revenue, и всяка двойка месец–категория е отделен ред.
• Широка (wide): ред за всеки месец и колона за всяка категория. Категорията вече не е колона: стойностите ѝ са станали имена на колони.

От дълга към широка с резултата на groupby е един ред: unstack() взима последното ниво на индекса (категорията) и го прави колони:

Pythonданни: таблиците на магазина

import pandas as pd

orders = pd.read_csv('year_orders.csv').rename(columns={'id': 'order_id'})
products = pd.read_csv('products.csv').rename(columns={'id': 'product_id'})
categories = pd.read_csv('categories.csv').rename(columns={'id': 'category_id', 'name': 'category'})
orders = orders[orders['status'] != 'cancelled']
orders['month'] = pd.to_datetime(orders['ordered_at']).dt.month
lines = pd.read_csv('year_items.csv').merge(orders[['order_id', 'month']], on='order_id')
lines = lines.merge(products[['product_id', 'category_id']], on='product_id', how='left')
lines = lines.merge(categories[['category_id', 'category']], on='category_id', how='left')
lines['category'] = lines['category'].fillna('Подаръчна карта')
lines['revenue'] = lines['quantity'] * lines['unit_price']
by_month = lines.groupby(['month', 'category'])['revenue'].sum().round()
wide = by_month.unstack()
print(wide.shape)
wide.head(3)

import pandas as pd orders = pd.read_csv('year_orders.csv').rename(columns={'id': 'order_id'}) products = pd.read_csv('products.csv').rename(columns={'id': 'product_id'}) categories = pd.read_csv('categories.csv').rename(columns={'id': 'category_id', 'name': 'category'}) orders = orders[orders['status'] != 'cancelled'] orders['month'] = pd.to_datetime(orders['ordered_at']).dt.month lines = pd.read_csv('year_items.csv').merge(orders[['order_id', 'month']], on='order_id') lines = lines.merge(products[['product_id', 'category_id']], on='product_id', how='left') lines = lines.merge(categories[['category_id', 'category']], on='category_id', how='left') lines['category'] = lines['category'].fillna('Подаръчна карта') lines['revenue'] = lines['quantity'] * lines['unit_price'] by_month = lines.groupby(['month', 'category'])['revenue'].sum().round() wide = by_month.unstack() print(wide.shape) wide.head(3)

▶ ИзпълниВърни кода

Формата е (12, 7): 12 месеца и 7 категории. Януари: 593 € кухня, 2 038 € млечни, 1 225 € напитки.

Идеята

Направо широко: pivot_table

pivot_table прави групирането и подредбата наведнъж. Казваш му четири неща:

• index: какво е в редовете (месецът);
• columns: какво става колони (категорията);
• values: коя колона смята (оборотът);
• aggfunc: как смята ('sum').

Pythonданни: таблиците на магазина

import pandas as pd

orders = pd.read_csv('year_orders.csv').rename(columns={'id': 'order_id'})
products = pd.read_csv('products.csv').rename(columns={'id': 'product_id'})
categories = pd.read_csv('categories.csv').rename(columns={'id': 'category_id', 'name': 'category'})
orders = orders[orders['status'] != 'cancelled']
orders['month'] = pd.to_datetime(orders['ordered_at']).dt.month
lines = pd.read_csv('year_items.csv').merge(orders[['order_id', 'month']], on='order_id')
lines = lines.merge(products[['product_id', 'category_id']], on='product_id', how='left')
lines = lines.merge(categories[['category_id', 'category']], on='category_id', how='left')
lines['category'] = lines['category'].fillna('Подаръчна карта')
lines['revenue'] = lines['quantity'] * lines['unit_price']
report = lines.pivot_table(index='month', columns='category', values='revenue', aggfunc='sum')
report.round().astype(int)

import pandas as pd orders = pd.read_csv('year_orders.csv').rename(columns={'id': 'order_id'}) products = pd.read_csv('products.csv').rename(columns={'id': 'product_id'}) categories = pd.read_csv('categories.csv').rename(columns={'id': 'category_id', 'name': 'category'}) orders = orders[orders['status'] != 'cancelled'] orders['month'] = pd.to_datetime(orders['ordered_at']).dt.month lines = pd.read_csv('year_items.csv').merge(orders[['order_id', 'month']], on='order_id') lines = lines.merge(products[['product_id', 'category_id']], on='product_id', how='left') lines = lines.merge(categories[['category_id', 'category']], on='category_id', how='left') lines['category'] = lines['category'].fillna('Подаръчна карта') lines['revenue'] = lines['quantity'] * lines['unit_price'] report = lines.pivot_table(index='month', columns='category', values='revenue', aggfunc='sum') report.round().astype(int)

▶ ИзпълниВърни кода

Сега се чете с поглед. Декември е пикът: кухнята прави 3 241 €, над 4 пъти повече от обикновен месец, а подаръчната карта 2 160 €. Лятото носи напитките и плодовете: напитките са 1 756 € през юли срещу 1 225 € през януари. Септември е слаб почти навсякъде. Защо, ще разберем в проекта.

По-точно, за любопитните

Има и pivot без „table“: той само подрежда и не смята. Ако двойка месец–категория се среща в повече от един ред, pivot спира с грешка, а pivot_table ги събира с aggfunc. За сурови редове ти трябва pivot_table.

Пробвай

Бройките по категории

Колко броя е продала всяка категория всеки месец? Запиши в units таблица с категориите в редовете и месеците в колоните.

Pythonданни: таблиците на магазина

import pandas as pd

orders = pd.read_csv('year_orders.csv').rename(columns={'id': 'order_id'})
products = pd.read_csv('products.csv').rename(columns={'id': 'product_id'})
categories = pd.read_csv('categories.csv').rename(columns={'id': 'category_id', 'name': 'category'})
orders = orders[orders['status'] != 'cancelled']
orders['month'] = pd.to_datetime(orders['ordered_at']).dt.month
lines = pd.read_csv('year_items.csv').merge(orders[['order_id', 'month']], on='order_id')
lines = lines.merge(products[['product_id', 'category_id']], on='product_id', how='left')
lines = lines.merge(categories[['category_id', 'category']], on='category_id', how='left')
lines['category'] = lines['category'].fillna('Подаръчна карта')
lines['revenue'] = lines['quantity'] * lines['unit_price']
# pivot_table(index=..., columns=..., values=..., aggfunc=...)
units = ...

import pandas as pd orders = pd.read_csv('year_orders.csv').rename(columns={'id': 'order_id'}) products = pd.read_csv('products.csv').rename(columns={'id': 'product_id'}) categories = pd.read_csv('categories.csv').rename(columns={'id': 'category_id', 'name': 'category'}) orders = orders[orders['status'] != 'cancelled'] orders['month'] = pd.to_datetime(orders['ordered_at']).dt.month lines = pd.read_csv('year_items.csv').merge(orders[['order_id', 'month']], on='order_id') lines = lines.merge(products[['product_id', 'category_id']], on='product_id', how='left') lines = lines.merge(categories[['category_id', 'category']], on='category_id', how='left') lines['category'] = lines['category'].fillna('Подаръчна карта') lines['revenue'] = lines['quantity'] * lines['unit_price'] # pivot_table(index=..., columns=..., values=..., aggfunc=...) units = ...

Провери▶ Изпълни

Идеята

Празните клетки: fill_value

В широката таблица всяка двойка има клетка, дори когато в данните няма такава двойка. Ето колко е купил всеки клиент от всяка категория в 60-те поръчки:

Pythonданни: таблиците на магазина

import pandas as pd

orders = pd.read_csv('orders.csv').rename(columns={'id': 'order_id'})
products = pd.read_csv('products.csv').rename(columns={'id': 'product_id'})
categories = pd.read_csv('categories.csv').rename(columns={'id': 'category_id', 'name': 'category'})
lines = pd.read_csv('order_items.csv').merge(orders[['order_id', 'customer_id']], on='order_id')
lines = lines.merge(products[['product_id', 'category_id']], on='product_id', how='left')
lines = lines.merge(categories[['category_id', 'category']], on='category_id', how='left')
lines['revenue'] = lines['quantity'] * lines['unit_price']
spend = lines.pivot_table(index='customer_id', columns='category', values='revenue', aggfunc='sum')
print(spend.isna().sum().sum())
spend.head(4)

import pandas as pd orders = pd.read_csv('orders.csv').rename(columns={'id': 'order_id'}) products = pd.read_csv('products.csv').rename(columns={'id': 'product_id'}) categories = pd.read_csv('categories.csv').rename(columns={'id': 'category_id', 'name': 'category'}) lines = pd.read_csv('order_items.csv').merge(orders[['order_id', 'customer_id']], on='order_id') lines = lines.merge(products[['product_id', 'category_id']], on='product_id', how='left') lines = lines.merge(categories[['category_id', 'category']], on='category_id', how='left') lines['revenue'] = lines['quantity'] * lines['unit_price'] spend = lines.pivot_table(index='customer_id', columns='category', values='revenue', aggfunc='sum') print(spend.isna().sum().sum()) spend.head(4)

▶ ИзпълниВърни кода

35 клетки са NaN. Клиент 3 не е купувал напитки, почистване и хляб. Тук празното значи „нула покупки“, а не „не знаем“. Затова е вярно да го смениш с нула: fill_value=0.

Pythonданни: таблиците на магазина

import pandas as pd

orders = pd.read_csv('orders.csv').rename(columns={'id': 'order_id'})
products = pd.read_csv('products.csv').rename(columns={'id': 'product_id'})
categories = pd.read_csv('categories.csv').rename(columns={'id': 'category_id', 'name': 'category'})
lines = pd.read_csv('order_items.csv').merge(orders[['order_id', 'customer_id']], on='order_id')
lines = lines.merge(products[['product_id', 'category_id']], on='product_id', how='left')
lines = lines.merge(categories[['category_id', 'category']], on='category_id', how='left')
lines['revenue'] = lines['quantity'] * lines['unit_price']
spend = lines.pivot_table(index='customer_id', columns='category', values='revenue', aggfunc='sum', fill_value=0)
spend.head(4)

import pandas as pd orders = pd.read_csv('orders.csv').rename(columns={'id': 'order_id'}) products = pd.read_csv('products.csv').rename(columns={'id': 'product_id'}) categories = pd.read_csv('categories.csv').rename(columns={'id': 'category_id', 'name': 'category'}) lines = pd.read_csv('order_items.csv').merge(orders[['order_id', 'customer_id']], on='order_id') lines = lines.merge(products[['product_id', 'category_id']], on='product_id', how='left') lines = lines.merge(categories[['category_id', 'category']], on='category_id', how='left') lines['revenue'] = lines['quantity'] * lines['unit_price'] spend = lines.pivot_table(index='customer_id', columns='category', values='revenue', aggfunc='sum', fill_value=0) spend.head(4)

▶ ИзпълниВърни кода

Това е случаят от урока за обобщенията, в който 0 е правилна замяна: нулата наистина значи нула. Ако клетката беше празна, защото отчетът липсва, нулата щеше да лъже.

Идеята

Сборовете: margins

margins=True добавя ред и колона All със сборовете. Тук са показани две от категориите и общото:

Pythonданни: таблиците на магазина

import pandas as pd

orders = pd.read_csv('year_orders.csv').rename(columns={'id': 'order_id'})
products = pd.read_csv('products.csv').rename(columns={'id': 'product_id'})
categories = pd.read_csv('categories.csv').rename(columns={'id': 'category_id', 'name': 'category'})
orders = orders[orders['status'] != 'cancelled']
orders['month'] = pd.to_datetime(orders['ordered_at']).dt.month
lines = pd.read_csv('year_items.csv').merge(orders[['order_id', 'month']], on='order_id')
lines = lines.merge(products[['product_id', 'category_id']], on='product_id', how='left')
lines = lines.merge(categories[['category_id', 'category']], on='category_id', how='left')
lines['category'] = lines['category'].fillna('Подаръчна карта')
lines['revenue'] = lines['quantity'] * lines['unit_price']
report = lines.pivot_table(index='month', columns='category', values='revenue', aggfunc='sum', margins=True)
print(report.loc['All', 'All'].round(2))
report[['Кухня', 'Напитки', 'All']].round().astype(int)

import pandas as pd orders = pd.read_csv('year_orders.csv').rename(columns={'id': 'order_id'}) products = pd.read_csv('products.csv').rename(columns={'id': 'product_id'}) categories = pd.read_csv('categories.csv').rename(columns={'id': 'category_id', 'name': 'category'}) orders = orders[orders['status'] != 'cancelled'] orders['month'] = pd.to_datetime(orders['ordered_at']).dt.month lines = pd.read_csv('year_items.csv').merge(orders[['order_id', 'month']], on='order_id') lines = lines.merge(products[['product_id', 'category_id']], on='product_id', how='left') lines = lines.merge(categories[['category_id', 'category']], on='category_id', how='left') lines['category'] = lines['category'].fillna('Подаръчна карта') lines['revenue'] = lines['quantity'] * lines['unit_price'] report = lines.pivot_table(index='month', columns='category', values='revenue', aggfunc='sum', margins=True) print(report.loc['All', 'All'].round(2)) report[['Кухня', 'Напитки', 'All']].round().astype(int)

▶ ИзпълниВърни кода

Колоната All е оборотът за месеца, а редът All е оборотът на категорията за годината: 11 304 € кухня, 17 811 € напитки. В ъгъла е общото: 111 186,20 €. Септември е 7 129 €, по-малко от август (8 813 €) и октомври (9 920 €).

Идеята

Обратно към дълго: melt

Управителят праща плана за следващите три месеца. Таблицата е от Excel и е широка: по ред за категория и по колона за месец.

Широката таблица е удобна за четене, но не и за смятане. Месецът не е колона, а е в имената на колоните, и няма по какво да групираш. melt я разтапя обратно в дълга: id_vars е колоната, която остава, var_name кръщава колоната с имената на старите колони, а value_name колоната с числата:

Pythonданни: таблиците на магазина

analysis.pyplan.csv

import pandas as pd

plan = pd.read_csv('plan.csv')
print(plan.shape)
plan_long = plan.melt(id_vars='category', var_name='month', value_name='plan')
print(plan_long.shape)
plan_long.head(9)

import pandas as pd plan = pd.read_csv('plan.csv') print(plan.shape) plan_long = plan.melt(id_vars='category', var_name='month', value_name='plan') print(plan_long.shape) plan_long.head(9)

category,2026-11,2026-12,2027-01
Кухня,1000,3400,650
Млечни,2900,3700,2100
Напитки,1500,2000,1300
Плодове и зеленчуци,1750,2400,1600
Подаръчна карта,150,2300,120
Почистване,1150,1300,850
Хляб и тестени,1250,1550,1000
 

category,2026-11,2026-12,2027-01 Кухня,1000,3400,650 Млечни,2900,3700,2100 Напитки,1500,2000,1300 Плодове и зеленчуци,1750,2400,1600 Подаръчна карта,150,2300,120 Почистване,1150,1300,850 Хляб и тестени,1250,1550,1000

▶ ИзпълниВърни кода

От 7 реда и 4 колони стават 21 реда и 3 колони: всяко число от плана е отделен ред. Сега месецът е колона и groupby работи:

Pythonданни: таблиците на магазина

analysis.pyplan.csv

import pandas as pd

plan = pd.read_csv('plan.csv')
plan_long = plan.melt(id_vars='category', var_name='month', value_name='plan')
plan_long.groupby('month')['plan'].sum()

import pandas as pd plan = pd.read_csv('plan.csv') plan_long = plan.melt(id_vars='category', var_name='month', value_name='plan') plan_long.groupby('month')['plan'].sum()

category,2026-11,2026-12,2027-01
Кухня,1000,3400,650
Млечни,2900,3700,2100
Напитки,1500,2000,1300
Плодове и зеленчуци,1750,2400,1600
Подаръчна карта,150,2300,120
Почистване,1150,1300,850
Хляб и тестени,1250,1550,1000
 

category,2026-11,2026-12,2027-01 Кухня,1000,3400,650 Млечни,2900,3700,2100 Напитки,1500,2000,1300 Плодове и зеленчуци,1750,2400,1600 Подаръчна карта,150,2300,120 Почистване,1150,1300,850 Хляб и тестени,1250,1550,1000

▶ ИзпълниВърни кода

Планът за декември е 16 650 €, а за ноември 9 700 €.

Пробвай

Коя форма за какво

1. Имаш дълга таблица plan_long с колони category, month и plan. Как смяташ плана за всеки месец?

Не може: дългата таблица е само за хораplan_long.groupby('month')['plan'].sum()Първо я правиш широка, после сумираш всяка колона на ръка

2. Искаш линия за всяка категория по месеци с df.plot(), което рисува по линия за всяка колона. Каква таблица му даваш?

Дълга: колони month, category и revenueНяма значениеШирока: месеците в редовете, по колона за всяка категория

Провери

Упражнение

Отчетът за управителя

Направи отчета от първата карта: report с оборота по месеци (редове) и категории (колони), със сборовете All. После запиши в dec_share каква част от оборота за годината е декември.

Pythonданни: таблиците на магазина

import pandas as pd

orders = pd.read_csv('year_orders.csv').rename(columns={'id': 'order_id'})
products = pd.read_csv('products.csv').rename(columns={'id': 'product_id'})
categories = pd.read_csv('categories.csv').rename(columns={'id': 'category_id', 'name': 'category'})
orders = orders[orders['status'] != 'cancelled']
orders['month'] = pd.to_datetime(orders['ordered_at']).dt.month
lines = pd.read_csv('year_items.csv').merge(orders[['order_id', 'month']], on='order_id')
lines = lines.merge(products[['product_id', 'category_id']], on='product_id', how='left')
lines = lines.merge(categories[['category_id', 'category']], on='category_id', how='left')
lines['category'] = lines['category'].fillna('Подаръчна карта')
lines['revenue'] = lines['quantity'] * lines['unit_price']
report = ...
dec_share = ...

import pandas as pd orders = pd.read_csv('year_orders.csv').rename(columns={'id': 'order_id'}) products = pd.read_csv('products.csv').rename(columns={'id': 'product_id'}) categories = pd.read_csv('categories.csv').rename(columns={'id': 'category_id', 'name': 'category'}) orders = orders[orders['status'] != 'cancelled'] orders['month'] = pd.to_datetime(orders['ordered_at']).dt.month lines = pd.read_csv('year_items.csv').merge(orders[['order_id', 'month']], on='order_id') lines = lines.merge(products[['product_id', 'category_id']], on='product_id', how='left') lines = lines.merge(categories[['category_id', 'category']], on='category_id', how='left') lines['category'] = lines['category'].fillna('Подаръчна карта') lines['revenue'] = lines['quantity'] * lines['unit_price'] report = ... dec_share = ...

Провери▶ Изпълни

Колко е планът за трите месеца общо за всяка категория? Направи plan дълга (plan_long с колони category, month и plan) и запиши в per_category сбора за всяка категория.

Pythonданни: таблиците на магазина

analysis.pyplan.csv

import pandas as pd

plan = pd.read_csv('plan.csv')
plan_long = ...
per_category = ...
print(per_category)

import pandas as pd plan = pd.read_csv('plan.csv') plan_long = ... per_category = ... print(per_category)

category,2026-11,2026-12,2027-01
Кухня,1000,3400,650
Млечни,2900,3700,2100
Напитки,1500,2000,1300
Плодове и зеленчуци,1750,2400,1600
Подаръчна карта,150,2300,120
Почистване,1150,1300,850
Хляб и тестени,1250,1550,1000
 

category,2026-11,2026-12,2027-01 Кухня,1000,3400,650 Млечни,2900,3700,2100 Напитки,1500,2000,1300 Плодове и зеленчуци,1750,2400,1600 Подаръчна карта,150,2300,120 Почистване,1150,1300,850 Хляб и тестени,1250,1550,1000

Провери▶ Изпълни

Тест

Провери се

1. Какво смята pivot_table, ако не кажеш aggfunc?

СреднатаСуматаБроя редове

2. В таблицата „клиент × категория“ клиент 3 няма покупки от напитки и там стои NaN. Кога е вярно fill_value=0?

Винаги, щом таблицата е широкаТук: NaN значи „не е купил нищо“, а това е истинска нулаНикога: 0 не е „липсва“

3. Таблица от Excel има колони category, 2026-11, 2026-12 и 2027-01. Кое я прави дълга?

plan.pivot_table(index='category')plan.unstack()plan.melt(id_vars='category', var_name='month', value_name='plan')

4. Какво добавя margins=True?

Процент от общото във всяка клеткаПразни полета около таблицатаРед и колона All със сборовете по редове и по колони

Провери

Започни урока отначало

Свързани уроци

• Нужно отпреди: Нови колони · Типове и липсващи стойности · Групи: groupby · Съединяване: merge
• Продължава в: Първата графика · Коя графика за какъв въпрос · Честни графики · A/B тест
• Задачи по темата: Подреждане на данни