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# Unpivot Table

<figure><img src="/files/nFK6VFPF8db2nnVeU9kV" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### Unpivot Table Task

A **Unpivot Table** no **Gaio DataOS** permite transformar uma tabela em formato largo (com múltiplas colunas representando categorias ou períodos) em uma tabela em formato longo (onde os valores são empilhados em linhas).\
Ela é especialmente útil para séries temporais, relatórios mensais e dashboards que exigem filtros dinâmicos.

{% hint style="warning" %}
Esta task só pode ser utilizada quando uma **tabela** estiver selecionada no fluxo.
{% endhint %}

***

### Como usar

#### 1. Abrir a Unpivot Table Task

Acesse o menu:\
**Tasks > ETL > Unpivot Table**

***

#### 2. Definir informações da task

* **Rótulo (opcional):** Nome para identificar esta etapa no fluxo.
* **Tabela Resultado:** Informe o nome da nova tabela que conterá os dados “despivotados”\
  (ex.: `unpivot_table`).

***

#### 3. Selecionar colunas para unpivot

* **Despivotar colunas:** Selecione as colunas cujos valores serão transformados em linhas\
  (ex.: `January`, `February`).

Essas colunas passarão a representar os valores de um novo campo de **categoria**, e seus respectivos valores serão consolidados em uma única coluna de **quantidade**.

***

#### 4. Ordenar valores (opcional)

* **Classificar valores:** Escolha **Crescente** ou **Decrescente** para controlar a ordem das linhas geradas a partir das categorias de coluna.

***

#### 5. Adicionar colunas extras (opcional)

* **Colunas extras:** Selecione colunas que devem permanecer inalteradas e serem repetidas na tabela resultante\
  (ex.: `Region`, `Product`).
* **Posição das colunas extras:** Defina a posição dessas colunas no resultado:
  * **No início**&#x20;
  * **No final**&#x20;

***

#### 6. Salvar e executar

* Clique em **Salvar** para salvar a task no fluxo
* Clique em **Executar** para executar a task no fluxo

***

### Boas práticas

* Utilize campos numéricos claros (ex.: `valor`, `quantidade`) como valores principais para evitar confusão na coluna de quantidade resultante
* Verifique cuidadosamente os nomes das colunas — por exemplo, **Novemvro** deve ser corrigido para **Novembro**
* Sempre visualize o resultado e valide se a nova tabela preserva corretamente os relacionamentos desejados

***

### Casos de uso

* Converter colunas mensais de vendas em uma série temporal
* Normalizar respostas de pesquisas ou dados oriundos de planilhas
* Simplificar a estrutura de dados para dashboards e filtros
* Preparar datasets em formato largo para modelos analíticos

***

#### Exemplo de saída

<figure><img src="/files/swZJXxhbE5wlZsfS56Ld" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>

Dada a configuração mostrada na captura de tela, a tabela de saída incluirá:

| Tipo       | Categoria | Quantidade  |
| ---------- | --------- | ----------- |
| Pay        | December  | 313088.1023 |
| Pay        | January   | 0           |
| Pay        | February  | 0           |
| ...        | ...       | ...         |
| to receive | October   | 268242.7913 |
| to receive | November  | 293688.738  |

Onde:

* `Tipo` é preservado como uma **coluna extra**
* `categoria` foi gerada a partir das colunas do **mês selecionado**
* `quantidade` mantém os valores originais