import pandas as pd

# コード例1
df_sales_amount = df_receipt.query('not customer_id.str.startswith("Z")', 
                                   engine='python'). \
                                   groupby('customer_id'). \
                                   agg({'amount':'sum'}).reset_index()

df_sales_amount['scale_amount'] = \
                        preprocessing.minmax_scale(df_sales_amount['amount'])

df_sales_amount.head(10)


# コード例2（fitを行うことで、別のデータでも同じ最小値・最大値で標準化を行える）
df_sales_amount = df_receipt.query('not customer_id.str.startswith("Z")', 
                                   engine='python'). \
                                   groupby('customer_id'). \
                                   agg({'amount':'sum'}).reset_index()

scaler = preprocessing.MinMaxScaler()

scaler.fit(df_sales_amount[['amount']])

df_sales_amount['scale_amount'] = scaler.transform(df_sales_amount[['amount']])

df_sales_amount.head(10)
pandasを用いてレシート明細データ（df_receipt）の売上金額（amount）を顧客ID（customer_id）ごとに合計し、売上金額合計を最小値0、最大値1に正規化して顧客ID、売上金額合計とともに10件表示せよ。ただし、顧客IDが"Z"から始まるのものは非会員を表すため、除外して計算すること。