Pandas Groupby возвращает постепенное количество групп в качестве нового столбца ⇐ Python

[Anonymous]

Исходный DF
| performance | driver_id | season |
|-------------|-----------|--------|
| 1 | 1 | 17 |
| 2 | 1 | 17 |
| 3 | 2 | 17 |
| 4 | 2 | 18 |
| 5 | 2 | 18 |
| 6 | 2 | 19 |
| 7 | 1 | 17 |
| 8 | 1 | 18 |
| 9 | 1 | 18 |

Желаемый DF
| performance | driver_id | season | season_order |
|-------------|-----------|--------|--------------|
| 1 | 1 | 17 | 1 |
| 2 | 1 | 17 | 1 |
| 3 | 2 | 17 | 1 |
| 4 | 2 | 18 | 2 |
| 5 | 2 | 18 | 2 |
| 6 | 2 | 19 | 3 |
| 7 | 1 | 17 | 1 |
| 8 | 1 | 18 | 2 |
| 9 | 1 | 18 | 2 |

У меня есть DF, в котором я хочу установить выступления гонщиков в первом, втором, третьем сезонах и т. д., но для каждого гонщика это должно быть по-разному.
Я пробовал использовать cumsum и Rank, но это помогает только внутри групп, которые мне нужны, между упорядочением/ранжированием групп. Судя по моим экспериментам, эти методы работают лучше для группировки по одному столбцу.
df["season_number"] = (df
.groupby(["driver_id ", "season"])
.season
.transform("rank")
)


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/792 ... new-column