age_data = mum_baby_trade_history_c[mum_baby_trade_history_c['birthday'].notnull()].copy() age_data['age']=round((age_data['day']-age_data['birthday']).dt.days/365,2) age_data = age_data[age_data['age']>0] age_data all_cloumns=list(age_data)#获取所有列名 print(

这是一段 Python 代码，用于计算购买婴儿用品的用户的年龄并获取数据集的所有列名。首先，代码从一个名为 `mum_baby_trade_history_c` 的数据集中选取那些填写了生日信息的用户数据，并通过计算当前日期与生日之间的天数差来计算用户的年龄。然后，代码删除那些年龄小于或等于 0 的数据行，并通过 `all_cloumns=list(age_data)` 获取该数据集的所有列名。由于代码最后一行缺少右括号，无法正常运行。

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print(mum_baby_trade_history_c)

抱歉，由于数据的隐私性，我无法查看你的数据。不过，如果你想打印出数据集的全部内容，可以使用以下代码：

print(mum_baby_trade_history_c.to_string())

这将打印出整个数据集，包括所有列和行。如果你只想打印前几行数据，可以使用 `head()` 方法，例如：

print(mum_baby_trade_history_c.head())

这将打印出数据集的前五行。

t_year_mount = mum_baby_trade_history_c.groupby('t_year')['buy_mount'].sum() t_year_mount

这行代码的作用是将 "mum_baby_trade_history_c" 这个数据集按照 "t_year" 这一列进行分组，并计算每组中 "buy_mount" 列的总和。最终结果是一个 Series 类型的数据，其中索引为 "t_year" 的不同取值，值为对应年份的 "buy_mount" 列的总和。