pythonでデータの加工・整形の仕方でわかりません

Question

以下のようなデータがあります。
施設と個人コードの２つで個人を特定できます。
年月Noは実際は年月なのですが、時系列の流れが分かるように数値にしています。（数字が大きいほど、あとの月）
ステージはその個人のある状況のステージです。（0から5まで6段階あります。）
（施設、個人コード、年月No、ステージの順番でソートを昇順にかけています。）
報酬というカラムを作成したいと思います。これは、ある個人がある年月でステージがアップした時、
そのアップした大きさに応じて、報酬を与えたいと考えています。
例えば、0→1なら後の数値1と差額の1をかけて1、1→2であれば、後の数値の2に差額の1をかけて2、
3→5であれば、後の数値の5と差額の2をかけて10のようにしたいと思っております。
数値に変化がなかったり、値が決まらなければ0にしたいと考えております。
下記のdataframeを作成した段階で、for文を使っても、後のインデックスを認識させることができず、

for i,n in enumerate(zip(df["施設"].values,df["個人コード"].values,df["年月No"].values,df["ステージ"].values)):
    print(i,n)

#とか
for i,v in enumerate(df.values):
    print(i,v[0],v[1],v[2],v[3])

などとやったのですが、インデックスが先の状態のことをどのように記憶させるのかわからず、手が止まってしまいました。
報酬のカラムを作成するのに、お知恵をいただけないでしょうか。
何卒よろしくお願い申し上げます。

施設	個人コード	年月No	ステージ
10229652	267242	1	0
10229652	267242	2	1
10229652	267242	3	1
10229652	267242	4	1
10229652	267242	5	2
10229652	267242	6	2
10229652	267242	7	2
10229652	267242	8	2
10229652	267242	9	3
10229652	267242	10	3
10229652	267242	11	3
10229652	267242	12	3
10229800	198000	1	3
10229800	198000	2	3
10229800	198000	3	3
10229800	198000	4	3
10229800	198000	5	4
10229800	198000	6	4
10229800	198000	7	4
10229800	198000	8	4
10229800	198000	9	5
10229800	198000	10	5

Comments

[meg_]

ステージが下がることはありますか？

> for文を使っても、後のインデックスを認識させることができず、
素直に前のデータとの差分を確認して操作するようなコードにしてはどうでしょうか？

Answer 1

df['報酬'] = df.groupby(['施設', '個人コード'])['ステージ'].diff().fillna(0).astype(int) * df['ステージ']

print(df)

#
        施設  個人コード  年月No  ステージ  報酬
0   10229652      267242       1         0     0
1   10229652      267242       2         1     1
2   10229652      267242       3         1     0
3   10229652      267242       4         1     0
4   10229652      267242       5         2     2
5   10229652      267242       6         2     0
6   10229652      267242       7         2     0
7   10229652      267242       8         2     0
8   10229652      267242       9         3     3
9   10229652      267242      10         3     0
10  10229652      267242      11         3     0
11  10229652      267242      12         3     0
12  10229800      198000       1         3     0
13  10229800      198000       2         3     0
14  10229800      198000       3         3     0
15  10229800      198000       4         3     0
16  10229800      198000       5         4     4
17  10229800      198000       6         4     0
18  10229800      198000       7         4     0
19  10229800      198000       8         4     0
20  10229800      198000       9         5     5
21  10229800      198000      10         5     0

Comments

[onosan]

迅速にご回答いただき、ありがとうございます。2つ回答をいただき、両方ともベストアンサーにしたかったのですが、2つベストにできずに残念です。diff()という関数があることを恥ずかしながら知りませんでした。とてもためになりました。ありがとうございます。感謝いたします。

Answer 2

こういう感じです。

>>> print(df)
        施設  個人コード  年月No  ステージ
0   10229652      267242       1         0
1   10229652      267242       2         1
2   10229652      267242       3         1
3   10229652      267242       4         1
4   10229652      267242       5         2
5   10229652      267242       6         2
6   10229652      267242       7         2
7   10229652      267242       8         2
8   10229652      267242       9         3
9   10229652      267242      10         3
10  10229652      267242      11         3
11  10229652      267242      12         3
12  10229800      198000       1         3
13  10229800      198000       2         3
14  10229800      198000       3         3
15  10229800      198000       4         3
16  10229800      198000       5         4
17  10229800      198000       6         4
18  10229800      198000       7         4
19  10229800      198000       8         4
20  10229800      198000       9         5
21  10229800      198000      10         5
>>>
>>> df['報酬'] = (df['ステージ'] * (df['ステージ'] - df['ステージ'].shift())).where((df['施設']==df['施設']) & (df['個人コード']==df['個人コード']), 0).fillna(0).astype(int)
>>>
>>> print(df)
        施設  個人コード  年月No  ステージ  報酬
0   10229652      267242       1         0     0
1   10229652      267242       2         1     1
2   10229652      267242       3         1     0
3   10229652      267242       4         1     0
4   10229652      267242       5         2     2
5   10229652      267242       6         2     0
6   10229652      267242       7         2     0
7   10229652      267242       8         2     0
8   10229652      267242       9         3     3
9   10229652      267242      10         3     0
10  10229652      267242      11         3     0
11  10229652      267242      12         3     0
12  10229800      198000       1         3     0
13  10229800      198000       2         3     0
14  10229800      198000       3         3     0
15  10229800      198000       4         3     0
16  10229800      198000       5         4     4
17  10229800      198000       6         4     0
18  10229800      198000       7         4     0
19  10229800      198000       8         4     0
20  10229800      198000       9         5     5
21  10229800      198000      10         5     0

Comments

[onosan]

迅速にご回答いただき、ありがとうございます。2つ回答をいただき、両方ともベストアンサーにしたかったのですが、2つベストにできずに残念です。shift()という関数があることを恥ずかしながらしりませんでした。厳密には、where((df['施設']==df['施設'].shift()) & (df['個人コード']==df['個人コード'].shift()), 0)にしないといけなかったようなのですが、とても勉強になったので、ベストアンサーにさせていただきます。感謝いたします。ありがとうございます。