已知观测时间内每个客户每次来店用餐的时间、人数和金额，请从新整合excel表格中的数据，使新表格包括客户最后一次用餐至观测结束日期的天数和客户人均消费金额即客户在观测时间内的总金额除以总用餐人数

假设原始Excel表格包含以下列：客户姓名、用餐日期、用餐时间、用餐人数、用餐金额。

首先，需要将原始数据按照客户姓名和用餐日期进行排序，以便计算每个客户最后一次用餐的日期。

然后，可以使用Python的pandas库进行数据整合和计算。具体步骤如下：

1. 导入pandas库并读取原始Excel表格：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx')

2. 将数据按照客户姓名和用餐日期进行排序：

df = df.sort_values(['客户姓名', '用餐日期'])

3. 计算每个客户最后一次用餐的日期：

last_visit = df.groupby('客户姓名')['用餐日期'].max().reset_index()
last_visit.columns = ['客户姓名', '最后用餐日期']

4. 计算每个客户在观测时间内的总用餐人数和总金额：

total = df.groupby('客户姓名').agg({'用餐人数': 'sum', '用餐金额': 'sum'}).reset_index()
total.columns = ['客户姓名', '总用餐人数', '总金额']

5. 计算每个客户最后一次用餐至观测结束日期的天数：

last_visit['天数'] = (pd.Timestamp('now') - last_visit['最后用餐日期']).dt.days

6. 计算每个客户人均消费金额：

total['人均消费金额'] = total['总金额'] / total['总用餐人数']

7. 将最后一次用餐日期、天数和人均消费金额合并到一张表格中：

result = pd.merge(last_visit, total, on='客户姓名')
result = result[['客户姓名', '天数', '人均消费金额']]

8. 将结果保存到新的Excel表格中：

result.to_excel('result.xlsx', index=False)

这样就可以得到包括每个客户最后一次用餐至观测结束日期的天数和客户人均消费金额的新Excel表格。