 categorical column bugs pivot_table
#### Code Sample, a copy-pastable example if possible

```python
test = pd.DataFrame({'closing_mois': {6483: 'juillet',
  19771: 'avril',
  19105: 'avril',
  8025: 'novembre',
  22642: 'mai',
  1216: 'juillet',
  21634: 'décembre',
  19230: 'décembre',
  11429: 'décembre',
  24755: 'juin'},
 'closing_week': {6483: 28,
  19771: 16,
  19105: 16,
  8025: 48,
  22642: 20,
  1216: 31,
  21634: 49,
  19230: 49,
  11429: 52,
  24755: 25},
 'montant': {6483: 15830,
  19771: 13637,
  19105: 28197,
  8025: 42671,
  22642: 41290,
  1216: 575,
  21634: 898,
  19230: 13814,
  11429: 2006,
  24755: 40633}})
test.groupby(["closing_mois", "closing_week"])["montant"].sum()
mois = OrderedDict({1:"janvier", 2:"février", 3:"mars", 4:"avril", 5: "mai", 6:"juin", 7:"juillet", 8:"août", 9:"septembre", 10:"octobre", 11:"novembre", 12:"décembre"})
cat  = pd.Categorical(list(mois.values()), ordered=True)
test.closing_mois = test.closing_mois.astype(cat)
test.pivot_table(index="closing_mois", columns="closing_week", values="montant", aggfunc=pd.Series.sum)

```
#### Problem description

The pivot table doesn't give the same output as the groupby. Leading to 2 differents output for the same logical calculus.

#### Expected Output
closing_week       16       20       25       28     31       48       49  \
closing_mois                                                                
janvier           NaN      NaN      NaN      NaN    NaN      NaN      NaN   
février           NaN      NaN      NaN      NaN    NaN      NaN      NaN   
mars              NaN      NaN      NaN      NaN    NaN      NaN      NaN   
avril         41834.0      NaN      NaN      NaN    NaN      NaN      NaN   
mai               NaN  41290.0      NaN      NaN    NaN      NaN      NaN   
juin              NaN      NaN  40633.0      NaN    NaN      NaN      NaN   
juillet           NaN      NaN      NaN  15830.0  575.0      NaN      NaN   
août              NaN      NaN      NaN      NaN    NaN      NaN      NaN   
septembre         NaN      NaN      NaN      NaN    NaN      NaN      NaN   
octobre           NaN      NaN      NaN      NaN    NaN      NaN      NaN   
novembre          NaN      NaN      NaN      NaN    NaN  42671.0      NaN   
décembre          NaN      NaN      NaN      NaN    NaN      NaN  14712.0   

closing_week      52  
closing_mois          
janvier          NaN  
février          NaN  
mars             NaN  
avril            NaN  
mai              NaN  
juin             NaN  
juillet          NaN  
août             NaN  
septembre        NaN  
octobre          NaN  
novembre         NaN  
décembre      2006.0  
#### Output of ``pd.show_versions()``

INSTALLED VERSIONS
------------------
commit: None
python: 3.6.5.final.0
python-bits: 64
OS: Darwin
OS-release: 17.7.0
machine: x86_64
processor: i386
byteorder: little
LC_ALL: None
LANG: ”en_US.UTF-8″
LOCALE: None.None

pandas: 0.23.0
pytest: 3.5.1
pip: 10.0.1
setuptools: 39.2.0
Cython: 0.28.2
numpy: 1.14.3
scipy: 1.1.0
pyarrow: None
xarray: None
IPython: 6.4.0
sphinx: 1.7.4
patsy: 0.5.0
dateutil: 2.7.3
pytz: 2018.4
blosc: None
bottleneck: 1.2.1
tables: 3.4.3
numexpr: 2.6.5
feather: None
matplotlib: 2.2.2
openpyxl: 2.5.3
xlrd: 1.1.0
xlwt: 1.2.0
xlsxwriter: 1.0.4
lxml: 4.2.1
bs4: 4.6.0
html5lib: 1.0.1
sqlalchemy: 1.2.7
pymysql: None
psycopg2: None
jinja2: 2.10
s3fs: None
fastparquet: None
pandas_gbq: None
pandas_datareader: None

[paste the output of ``pd.show_versions()`` here below this line]

</details>
