python 複数条件でgroupby rankした値を追加し、新たなカラムを作りたい

Question

実現したいこと

複数条件（日付・月）でgroupby rankした値で新たなカラムを作りたい。

試したこと

data={'day':[20190101,20190101,20190202,20190303,20190111,20190222,20190311],'month':[1,1,2,3,1,2,3],'no':['A','A','A','A','A','A','A']}
frame=pd.DataFrame(data,columns=['no','day','month'])
frame=frame.astype(str)
frame['day'] =  pd.to_datetime(frame['day'].astype('str'),errors = 'coerce')

frame['count'] = frame.groupby("no")["day"].rank(ascending=True, method='dense').astype(int)
#日付ごとでのカウントはできましたが、月を組み合わせたランク付けができずに模索しております。

#　　　no	day	month	count
#0	A	2019-01-01	1	1
#1	A	2019-01-01	1	1
#2	A	2019-02-02	2	3
#3	A	2019-03-03	3	5
#4	A	2019-01-11	1	2
#5	A	2019-02-22	2	4
#6	A	2019-03-11	3	6

希望のデータカラム（count_day_month)

#　　　no	day	month	count_day_month
#0	A	2019-01-01	1	1
#1	A	2019-01-01	1	1
#2	A	2019-02-02	2	1
#3	A	2019-03-03	3	1
#4	A	2019-01-11	1	2
#5	A	2019-02-22	2	2
#6	A	2019-03-11	3	2

→月ごとでrank付けを完結させ、同日付のものは同じ値を入れたいです。

お詳しい方ご教授いただければ、幸いです。
何卒宜しくお願い致します。

Answer 1

以下のように、DataFrame.groupby() によるグループ化の対象を "no" だけではなく "month" を追加してから、"day" 列でのrank()を求めると良いかと思います。

import pandas as pd

data = {
    'day' : ['20190101','20190101','20190202','20190303','20190111','20190222','20190311'],
    'month':[1,1,2,3,1,2,3],
    'no': ['A','A','A','A','A','A','A']
}

frame=pd.DataFrame(data,columns=['no','day','month'])
frame['day'] =  pd.to_datetime(frame['day'], errors='coerce')

frame['count'] = frame.groupby("no")["day"].rank(ascending=True, method='dense').astype('uint8')
frame['count_day_month'] = frame.groupby(["no", "month"])["day"].rank(ascending=True, method='dense').astype('uint8')
print(frame)
#  no        day  month  count  count_day_month
#0  A 2019-01-01      1      1                1
#1  A 2019-01-01      1      1                1
#2  A 2019-02-02      2      3                1
#3  A 2019-03-03      3      5                1
#4  A 2019-01-11      1      2                2
#5  A 2019-02-22      2      4                2
#6  A 2019-03-11      3      6                2