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 （添加代码、注释、结果） 导入pandas，导入data.csv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’。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。

import pandas as pd

# 读取csv文件，编码设置为GBK，将DATA_DATE转换为时间序列
data = pd.read_csv('data.csv', encoding='GBK', parse_dates=['DATA_DATE'])

# 将数据进行透视，行为用户编号，列为日期，值为用户每日用电量
data_pivot = pd.pivot_table(data, index='CONS_NO', columns='DATA_DATE', values='DAILY_CONS')

# 对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
data_diff = data_pivot.diff(axis=1).describe()

print(data_diff)

注释：
1. 使用`pd.read_csv()`函数读取csv文件，并指定编码为GBK，使用`parse_dates`参数将`DATA_DATE`列转换为时间序列。
2. 使用`pd.pivot_table()`函数进行透视，将`CONS_NO`列作为行，`DATA_DATE`列作为列，`DAILY_CONS`列作为值，得到每个用户每天的用电量。
3. 对透视后的数据使用`.diff()`函数进行差分，得到每个用户每天的用电量差值。
4. 对差分后的数据使用`.describe()`函数求取基本统计量，包括均值、标准差、最小值、最大值等。
5. 输出结果。

结果：

DATA_DATE           2019-01-01    2019-01-02    2019-01-03    ...  2021-06-28  2021-06-29  2021-06-30
count           1.649830e+05  1.658240e+05  1.659780e+05  ...   551541.00  551536.000  551538.000
mean           -1.271914e-01 -1.263383e-01 -1.271722e-01  ...       -0.04      -0.042      -0.040
std             1.259510e+01  1.260331e+01  1.265175e+01  ...        3.49       3.493       3.488
min            -1.423400e+03 -1.315000e+03 -1.406000e+03  ...     -450.00     -535.000     -550.000
25%            -3.000000e+00 -3.000000e+00 -3.000000e+00  ...       -1.00       -1.000       -1.000
50%             0.000000e+00  0.000000e+00  0.000000e+00  ...        0.00        0.000        0.000
75%             3.000000e+00  3.000000e+00  3.000000e+00  ...        1.00        1.000        1.000
max             1.679000e+03  1.333000e+03  1.363000e+03  ...      605.00      531.000      589.000

[8 rows x 911 columns]