Когортный анализ 7.2. неверное значение report

import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
from matplotlib import pyplot as plt

users = pd.read_csv('ch02_problems01_users.csv')  # профили
visits = pd.read_csv('ch02_problems01_visits.csv')  # сессии

# преобразование данных о времени
users['dt'] = pd.to_datetime(users['dt']).dt.date
users['first_ts'] = pd.to_datetime(users['first_ts'])
visits['session_start'] = pd.to_datetime(visits['session_start'])

# доступный интервал привлечения пользователей
min_analysis_date = users['dt'].min()
observation_date = users['dt'].max()

# горизонт анализа
analysis_horizon = 14
# максимально возможная дата привлечения с учётом горизонта
max_analysis_date = observation_date - timedelta(days=analysis_horizon - 1)

# рассчитайте размеры когорт
report = (
    users.query('@min_analysis_date < dt and dt < @max_analysis_date')  # допишите код
    .groupby('dt')  # допишите код
    .agg({'user_id':'nunique'})  # допишите код
)

report.plot(grid=True)  # постройте график, добавьте сетку
plt.title('Динамика привлечения пользователей')  # название графика
plt.xlabel('Дата привлечения')  # название оси X
plt.xticks(rotation=45)  # угол наклона подписей на оси X
plt.ylabel('Размер когорты')   # название оси Y
plt.show()

# посчитайте средний размер когорты
mean_daily_cohort_size = report.mean()
# ваш код здесь

print(mean_daily_cohort_size.astype(int))
# выведите средний размер когорты в виде целого числа