``` import pandas as pd frame=pd.read_csv('customer.csv')```查询不同年龄段的会员人数（以10岁为一段，以1990年作为当前时间）会员出生日期列名为“birthdate"

在Python中，你可以使用pandas库对CSV文件进行操作，包括读取数据并按年龄段分组计算人数。假设`birthdate`列存储的是成员的出生日期，我们可以将它们转换成年龄然后划分到相应的10岁区间。以下是一个步骤说明：

首先，你需要导入必要的库：

import pandas as pd
from datetime import datetime

接着，假设`customer.csv`的数据结构包含`birthdate`列，你可以这样做：

1. 读取CSV文件并创建DataFrame `frame`:

frame = pd.read_csv('customer.csv')

2. 将`birthdate`列转换为datetime对象，以便处理日期：

frame['birthdate'] = pd.to_datetime(frame['birthdate'])

3. 计算每个人的年龄（这里假设今天是1990年1月1日）：

today = datetime(1990, 1, 1)
frame['age'] = (today - frame['birthdate']).dt.days // 365

4. 然后，你可以按照`age`列对数据进行分段，并计算每个区间的会员数：

age_groups = frame.groupby(pd.cut(frame['age'], bins=range(0, 81, 10)))['age'].count() # 80岁作为一个大区间，总共8个10岁的区间

这会返回一个Series，其中索引是年龄区间，值是该区间的会员数。