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使用学习过的知识（Numpy数值分析基础、Matplotlib数据可视化基础、Pandas统计分析基础），对用户用户用电量数据进行相关处理，其中数据中有编号为1-200的200位电力用户，DATA_DATE表示时间，如2015/1/1表示2015年1月1日，KWH为用电量。请完成以下工作：

一、将数据进行转置，转置后行为用户编号、列为日期、值为用户每日用电量ai伪原创api，如何用php调用。

二、对数据中的异常数据进行识别并处理。

三、统计每个用户用电数据的基本统计量，包括：最大值、最小值、均值、中位数、和、方差、偏度、峰度。

四、每个用户用电数据按日差分，并求取差分结果的基本统计量，统计量同三。

五、求取每个用户的5%分位数。

六、每个用户按周求和并差分（一周7天，年度分开），并求取差分结果的基本统计量，统计量同三。

七、统计每个用户的日用电量在其最大值0.9倍以上的次数。

八、求取每个用户日为最大值/最小值的索引月份，若最大值/最小值存在于多个月份中，则输出含有最大值/最小值最多的那个月份。如1号用户的最小值为0，则看哪个月的0最多。

九、求取每个用户七八月电量和与三四月电量和的比值，最大值的比值，最小值的比值，均值（日均电量）的比值。

十、合并上述特征。

导入pandas，导入文件同时编码设置为GBK，把DATA_DATE转换为时间序列，使用透视表将index设置为'CONS_NO'，columns设置为'DATA_DATE'。

注意：若此处不把DATA_DATE转换成时间序列，那么columns的排列顺序将不是按照时间顺序，而是按照数字顺序。例：未转换时，顺序为2015/1/1, 2015/1/10, 2015/1/11 , ...；转换后，顺序为2015/1/1, 2015/1/2 , 2015/1/3 , ...。