import pandas as pd

df_receipt_tmp = df_receipt.groupby('customer_id') \
                    .agg(sum_amount=('amount','sum')).reset_index()

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

df_customer_u['sum_amount'] = df_customer_u['sum_amount'].fillna(0)

df_customer_u = df_customer_u.sort_values(['sum_amount', 'customer_id'], 
                                          ascending=[False, True])

df_customer_u.drop_duplicates(subset=['customer_name', 'postal_cd'], 
                              keep='first', inplace=True)

print('df_customer_cnt:', len(df_customer),
      'df_customer_u_cnt:', len(df_customer_u),
      'diff:', len(df_customer) - len(df_customer_u))
pandasを用いて顧客データ（df_customer）では、異なる店舗での申込みなどにより同一顧客が複数登録されている。名前（customer_name）と郵便番号（postal_cd）が同じ顧客は同一顧客とみなして1顧客1レコードとなるように名寄せした名寄顧客データを作成し、顧客データの件数、名寄顧客データの件数、重複数を算出せよ。ただし、同一顧客に対しては売上金額合計が最も高いものを残し、売上金額合計が同一もしくは売上実績がない顧客については顧客ID（customer_id）の番号が小さいものを残すこととする。