import pandas as pd

df_sales_customer = df_receipt.groupby('customer_id') \
                                    .agg({'amount':sum}).reset_index()

df_sales_customer = df_sales_customer.query('amount > 0')

df_tmp = pd.merge(df_customer, df_sales_customer['customer_id'], 
                  how='inner', on='customer_id')

df_train, df_test = train_test_split(df_tmp, test_size=0.2, random_state=71)

print('学習データ割合: ', len(df_train) / len(df_tmp))
print('テストデータ割合: ', len(df_test) / len(df_tmp))
pandasを用いて売上実績がある顧客を、予測モデル構築のため学習用データとテスト用データに分割したい。それぞれ8:2の割合でランダムにデータを分割せよ。