import pandas as pd

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

df_tmp = pd.merge(df_customer, df_tmp, how='left', on='customer_id')

df_tmp['is_buy_flag'] = np.where(df_tmp['amount'].isnull(), 0, 1)

rs = RandomUnderSampler(random_state=71)

df_down_sampling, _ = rs.fit_resample(df_tmp, df_tmp.is_buy_flag)

print('0の件数', len(df_down_sampling.query('is_buy_flag == 0')))
print('1の件数', len(df_down_sampling.query('is_buy_flag == 1')))
pandasを用いて顧客データ（df_customer）の各顧客に対し、売上実績がある顧客数と売上実績がない顧客数が1:1となるようにアンダーサンプリングで抽出せよ。