import pandas as pd

# コード例1
df_tmp = pd.merge(df_receipt, df_customer, how ='inner', on="customer_id")

df_tmp['era'] = df_tmp['age'].apply(lambda x: math.floor(x / 10) * 10)

df_sales_summary = pd.pivot_table(
                        df_tmp, index='era',
                        columns='gender_cd', 
                        values='amount',
                        aggfunc='sum'
                    ).reset_index()

df_sales_summary.columns = ['era', 'male', 'female', 'unknown']

df_sales_summary


# コード例2
df_tmp = pd.merge(df_receipt, df_customer, how ='inner', on="customer_id")

df_tmp['era'] = np.floor(df_tmp['age'] / 10).astype(int)  * 10

df_sales_summary = pd.pivot_table(df_tmp, index='era', columns='gender_cd', 
                                  values='amount', aggfunc='sum').reset_index()

df_sales_summary.columns = ['era', 'male', 'female', 'unknown']

df_sales_summary
pandasを用いてレシート明細データ（df_receipt）と顧客データ（df_customer）を結合し、性別コード（gender_cd）と年代（ageから計算）ごとに売上金額（amount）を合計した売上サマリデータを作成せよ。性別コードは0が男性、1が女性、9が不明を表すものとする。

ただし、項目構成は年代、女性の売上金額、男性の売上金額、性別不明の売上金額の4項目とすること（縦に年代、横に性別のクロス集計）。また、年代は10歳ごとの階級とすること。