Время между заказами клиента в pandas

Привожу время к datetime через pd.to_datetime, сортирую по клиенту и времени. Затем df["gap"] = df.groupby("user")["ts"].diff(): групповой diff не перескакивает между клиентами, у первого заказа каждого клиента будет NaT. Перевожу в дни через dt.total_seconds() / 86400 и агрегирую groupby("user")["gap_days"].agg(["mean", "median"]), NaT при этом пропускаются. Медиану показываю рядом, потому что интервалы скошены: один перерыв в полгода сильно двигает среднее. Клиенты с одним заказом получат NaN, это отдельный сегмент, их не стоит молча выкидывать. В SQL то же самое делают через LAG(ts) OVER (PARTITION BY user ORDER BY ts).