複数の行を処理する必要があるpandasデータフレームの計算方法？

Question

私は、そこからいくつかのフィーチャを計算する必要があるデータフレームを持っています。データフレームdfは、オブジェクトとイベントのために次のようになります。私は、各idとevent_idを（基本的にはそれぞれの行）のために知っておく必要があります。このことから

id event_id event_date age money_spent rank 
1  100  2016-10-01 4  150   2 
2  100  2016-09-30 5  10    4  
1  101  2015-12-28 3  350   3 
2  102  2015-10-25 5  400   5  
3  102  2015-10-25 7  500   2 
1  103  2014-04-15 2  1000   1 
2  103  2014-04-15 3  180   6 

は、最後のイベントの日付以降の日数何でした、総資金は、その日までに平均を使います。その日までに費やした金額、最後の3イベントのランクなど

このような問題を扱う最も良い方法は、各行に対して、すべての行の情報がすべて同じ行で、その前に同じid行、そして計算？私は、次の解決策を考え出した

id event_id event_date days_last_event avg_money_spent total_money_spent 
1  100  2016-10-01 278    500     1500 
2  100  2016-09-30 361    196.67    590  
1  101  2015-12-28 622    675     1350 
2  102  2015-10-25 558    290     580  
3  102  2015-10-25 0     500     500 
1  103  2014-04-15 0     1000     1000 
2  103  2014-04-15 0     180     180 

Answer 1

のように対応する計算機能を備えた新しいデータフレームを返すようにしたい：

df1= df.sort_values(by="event_date",ascending = False) 
g = df1.groupby(by=["id"]) 
df1["total_money_spent","count"]= g.agg({"money_spent":["cumsum","cumcount"]}) 
df1["avg_money_spent"]=df1["total_money_spent"]/(df1["count"]+1)