概要：此题卡壳比较严重，乍看要求很简单，用python很实现容易。但过程中发现python相比SQL有一些不同，导致在处理此题反而不容易理解
先导入数据。此次数量较大，同时需要导入2个数据集，直接从本地下载导入。
import pandas as pd
import numpy as np
df_online=pd.read_csv('../data/阿里天池/ccf_online_stage1_train.csv')
df_offline=pd.read_csv('../data/阿里天池/ccf_offline_stage1_train.csv')
先处理数据量较小的offline数据集
首先把NaN数据进行处理，筛出2016年6月期间的数据集
同时新增一列number，并统一赋值1。原因是这样的，此题是要求按User_id作为分组索引，然后汇总统计优惠券的使用次数，但数据集中没有对应的优惠券ID的list（见数据集字段详情）无法直接用count函数。而在SQL中没有此困恼，SQL中可以直接group by User_id，接着order by count(User_id)。这样就把User_id出现的次数汇总，其实就等同于优惠券的使用次数。但python里不能这么写，python中groupby User_id后是无法再次对User_id用count汇总的。
这里卡壳很久一度不能理解。后面对比了SQL代码，再仔细看了题目要求：优惠券使用次数
最后我理解成：当一个User_id每用一次优惠券，就等于新增1行（User_id可以重复），用笨办法等于计数1，等同于使用了1次优惠券，这样汇总计数后再Sum求和得到总数即是每个User_id的使用次数，而不用count直接汇总。等于我自己新增了一列叫做‘优惠券ID’。最终用笨办法解决这个汇总问题
s1=df_offline[df_offline['Date'].notnull()]
s2=s1['Date'].astype('int')
df1=s1.set_index(s2).sort_index(ascending=False).loc[20160631:20160601]
df1['number']=1
offline_users=df1.groupby('User_id')[['number']].sum().sort_values(by='number',ascending=False)
接下来online数据就比较容易处理
a1=df_online[df_online['Date'].notnull()]
a2=a1['Date'].astype('int')
df2=a1.set_index(a2).sort_index(ascending=False).loc[20160631:20160601]
df2['number']=1
online_users=df2.groupby('User_id')[['number']].sum().sort_values(by='number',ascending=False)
然后把两组数据拼接，最后筛选最大值
累计优惠券使用次数最多的顾客id=pd.concat([online_users,offline_users]).head(1).index[0]
print('累计优惠券使用次数最多的顾客id:',累计优惠券使用次数最多的顾客id)
SQL代码
SELECt User_id,COUNT(user_id) FROM (SELECt User_id FROM `ccf_online_stage1_train` WHERe YEAR(DATE)=2016 AND MONTH(DATE)=6 UNIOn ALL sELECt User_id FROM `ccf_offline_stage1_train` WHERe YEAR(DATE)=2016 AND MONTH(DATE)=6) AS union_talbe GROUP BY user_id ORDER By COUNT(user_id) DESC LIMIT 1
