import pandas as pd

# コード例1
df_tmp = df_customer[['customer_id', 'postal_cd']].copy()

df_tmp['postal_flg'] = df_tmp['postal_cd']. \
                        apply(lambda x: 1 if 100 <= int(x[0:3]) <= 209 else 0)

pd.merge(df_tmp, df_receipt, how='inner', on='customer_id'). \
    groupby('postal_flg').agg({'customer_id':'nunique'})


# コード例2（np.where、betweenの活用）
df_tmp = df_customer[['customer_id', 'postal_cd']].copy()

df_tmp['postal_flg'] = np.where(df_tmp['postal_cd'].str[0:3].astype(int)
                                .between(100, 209), 1, 0)

pd.merge(df_tmp, df_receipt, how='inner', on='customer_id'). \
    groupby('postal_flg').agg({'customer_id':'nunique'})
pandasを用いて顧客データ（df_customer）の郵便番号（postal_cd）に対し、東京（先頭3桁が100〜209のもの）を1、それ以外のものを0に二値化せよ。さらにレシート明細データ（df_receipt）と結合し、全期間において売上実績のある顧客数を、作成した二値ごとにカウントせよ。