Как рассчитать сдвинутые столбцы по группам в Python Pandas

У меня есть следующий фрейм данных pandas:

    Circuit-ID  DATETIME    LATE? 
78899   07/06/2018 15:30    1
78899   08/06/2018 17:30    0
78899   09/06/2018 20:30    1
23544   12/07/2017 23:30    1
23544   13/07/2017 19:30    0
23544   14/07/2017 20:30    1

И мне нужно рассчитать сдвинутое значение для DATETIME и LATE? столбцы, чтобы получить следующий результат:

Circuit DATETIME          LATE?     DATETIME-1        LATE-1    
78899   07/06/2018 15:30    1   NA                    NA
78899   08/06/2018 17:30    0   07/06/2018 15:30       1
78899   09/06/2018 20:30    1   08/06/2018 17:30       0
23544   12/07/2017 23:30    1   NA                    NA
23544   13/07/2017 19:30    0   12/07/2017 23:30       1
23544   14/07/2017 20:30    1   13/07/2017 19:30       0

Я попробовал следующий код:

df.groupby(['circuit ID, DATETILE', LATE? ]) \
            .apply(lambda x : x.sort_values(by=['circuit ID, 'DATETILE', 'LATE?'], ascending = [True, True, True]))['LATE?'] \
            .transform(lambda x:x.shift()) \
            .reset_index(name= 'LATE-1') 

Но я продолжаю получать ошибочные результаты в некоторых строках, где первое сдвинутое значение отличается от Nan. Не могли бы вы указать более чистый способ получить желаемый результат?