Сводные в Excel и CSV: пример отчёта по продажам

Задача: свести продажи по месяцам

Допустим, у вас есть выгрузка продаж в CSV, а нужен отчёт: сколько заработали по каждой категории за каждый месяц. Собрать его можно в Excel — через сводную таблицу — или повторяемо обработать файл скриптом. Первый способ быстрее для разового анализа, второй удобнее, если отчёт надо регулярно обновлять. Ниже разберём оба на одном наборе данных.

Пример рассчитан на настольный Excel в Microsoft 365 или Excel 2021 и на Python 3.10+ с pandas 2.2.3. В Excel названия команд могут немного отличаться в зависимости от языка и версии. В обоих вариантах исходные данные должны быть обычной таблицей: одна строка — одна продажа, столбцы — поля, без объединённых ячеек и итоговых строк.

Термин: сводная таблица — способ сгруппировать строки по выбранным полям и посчитать для каждой группы сумму, количество или другую агрегатную величину.

Исходный CSV

Сохраните данные в файле sales.csv. В этом примере поля разделяет точка с запятой, а дробная часть суммы записана через запятую. Это распространённый вариант CSV для локальных настроек Excel, но не единственный: при импорте важно явно проверить разделитель и десятичный знак.

Month;Category;Revenue
2025-01;Кофе;12000,50
2025-01;Чай;8700,00
2025-01;Кофе;3150,00
2025-02;Чай;9400,00
2025-02;Кофе;15800,00
2025-02;Чай;1200,00

Поле Month уже содержит месяц в формате ГГГГ-ММ: так месяцы сортируются по времени без дополнительной группировки дат. Если в вашей выгрузке указана полная дата, а не месяц, сначала решите, по какому календарю объединять записи: например, по месяцу даты заказа или отгрузки.

Вариант 1: сводная таблица в Excel

Не открывайте CSV двойным щелчком, если не уверены в региональных настройках: Excel может неверно распознать разделители, кодировку или числа. Надёжнее импортировать файл и проверить предпросмотр.

1. Импортируйте CSV. В Excel откройте вкладку «Данные» и выберите импорт из текста/CSV. Укажите файл, проверьте разделитель «точка с запятой» и кодировку UTF-8. В предпросмотре должны появиться три отдельные колонки, а русские названия категорий — отображаться без искажений.
2. Проверьте тип поля Revenue. Убедитесь, что суммы распознаны как числа с десятичной запятой, а не как текст. Если это не так, задайте нужную локаль или преобразуйте колонку при импорте. Проверка: значение можно просуммировать обычной формулой, и Excel выравнивает его как число.
3. Создайте сводную. Выберите ячейку внутри импортированных данных и вставьте сводную таблицу на новый лист. В списке полей перетащите Category в строки, Month — в столбцы, Revenue — в значения. Проверка: в ячейках показаны суммы, а не количество записей.
4. Проверьте итог. Для января сумма должна составить 23 850,50, для февраля — 26 400,00. Если Excel показывает «Количество по полю Revenue», измените способ вычисления на сумму и проверьте тип данных. Итоги можно сверить с ручным сложением строк исходника.

В Excel результат удобно фильтровать и изучать без подготовки скрипта. Но если заменить исходный файл новой выгрузкой, проверьте, что диапазон сводной охватывает все строки, затем обновите её. Надёжнее превратить импортированные записи в таблицу Excel: так новые строки проще включить в источник сводной.

Вариант 2: сгруппировать CSV в pandas

Этот способ подходит, если отчёт нужно запускать повторно или передавать другим людям в одинаковом виде. Установите pandas 2.2.3 в своё Python-окружение. Код ниже читает заданный формат CSV, считает суммы и сохраняет широкую сводку в файл.

import pandas as pd

sales = pd.read_csv(
    "sales.csv",
    sep=";",
    decimal=",",
    encoding="utf-8-sig",
    dtype={"Month": "string", "Category": "string"},
)

summary = sales.pivot_table(
    index="Category",
    columns="Month",
    values="Revenue",
    aggfunc="sum",
    fill_value=0,
)

summary.to_csv(
    "summary.csv",
    sep=";",
    decimal=",",
    encoding="utf-8-sig",
)

print(summary)

Скрипт должен вывести строки «Кофе» и «Чай» и столбцы «2025-01» и «2025-02». Для кофе суммы составят 15 150,50 и 15 800,00, для чая — 8 700,00 и 10 600,00. Файл summary.csv появится в текущей рабочей папке. Он содержит строки категорий и столбцы месяцев; общий итог pandas здесь не добавляет.

В примере намеренно зафиксированы разделитель, десятичный знак и кодировка. Если выгрузка имеет другой формат, поменяйте параметры чтения под фактический файл, а не подстраивайте данные наугад. При больших регулярных отчётах стоит также проверять обязательные колонки и пустые значения до агрегации.

Что выбрать и за что платите

Оба подхода отвечают на один вопрос, но решают разные рабочие задачи. Excel экономит время на разовом исследовании, pandas — на регулярном повторении и контроле процесса.

Выбирайте Excel, если выгрузка разовая, а отчёт нужен для ручного анализа. Выбирайте pandas, если расчёт повторяется по расписанию, файлов несколько или результат должен каждый раз строиться по одним правилам. Если аудитория работает только в Excel, можно обработать файл скриптом и передать CSV, но договоритесь о формате разделителей и итогов.

Сводная таблица не исправляет плохой исходник. Если сумма распознана как текст или строка попала в неверную категорию, быстрый отчёт лишь быстрее покажет неверный ответ.

Что ломается чаще всего

• Вместо суммы показывается количество. Обычно Excel воспринимает значения Revenue как текст. Проверьте разделитель дробной части и тип колонки при импорте, затем пересоздайте или обновите сводную.
• Кракозябры вместо русских букв. Файл прочитан не в той кодировке. При импорте в Excel выберите UTF-8; в коде pandas задано чтение с поддержкой UTF-8 с BOM и без него.
• Всё оказалось в одном столбце. Укажите фактический разделитель. В показанном примере это точка с запятой, но у вашей выгрузки может быть запятая или табуляция.
• Месяцы расположены в неверном порядке. Текст вроде «Январь», «Февраль» сортируется не как дата. Формат ГГГГ-ММ сохраняет хронологический порядок; если месяц сформирован по-другому, используйте поле даты или отдельный номер месяца.
• Суммы в Excel и pandas не совпали. Проверьте, что оба способа читают одни и те же строки, считают именно сумму и не включают лишние итоги из исходного файла. При несовпадении сначала сверяйте число строк и сумму Revenue на исходных данных.

Следующий шаг

Перед тем как передать отчёт коллегам или подключить его к расписанию, добавьте контроль: сравнивайте число строк и общую сумму исходного CSV с итогом агрегации. Затем протестируйте обработку на файле с пустой суммой, новой категорией и дополнительным месяцем. Это покажет, где отчёт требует ручного вмешательства, а где спокойно переживёт следующую выгрузку.