import pandas as pd
import datetime as dt

data = pd.read_csv('/datasets/data_for_tasks_3.csv', sep=',')
data['date'] = data['date'].map(lambda x: dt.datetime.strptime(x, '%d/%m/%Y'))

print(data.head(5))

ordersByUsers = (
    data.groupby('userId', as_index=False)
    .agg({'orderId': 'nunique'})
)

ordersByUsers.columns = ['userId', 'orders']

print(ordersByUsers.sort_values(by='orders', ascending=False).head(10))

# Метод .groupby('...', as_index=False) сгруппирует заказы по пользователям
# Метод .agg({'...' : 'nunique',}) подсчитает число уникальных заказов по сгруппированным данным
# Метод .sort_values(by='...',ascending=False) отсортирует датафрейм по значению в столбце