Нумерация в DataFrame

def tracker(df):
    df['Number'] = 0
    k = 0
    j = 1
    for i in range(0, len(df)):
        if df['Message'][i] == 'End':
            df['Number'][i] = 0
            j = k + 1
            k = 0
            
        if df['Message'][i] == 'Start':
            df['Number'][i] = k + j
            k = k + j
            
        df['Number'][i] = k   
    
    return df
tracker(df)

import pandas as pd
import numpy as np
my_base = [['idx', 'FGNr', 'Status', 'Date', 'Message'], ['1', 'Auto1', 'Status', '08.08.2020', 'anything'], ['2', 'Auto1', 'Status', '09.08.2020', 'anything'], ['3', 'Auto1', 'Status', '10.08.2020', 'anything'], ['4', 'Auto1', 'Status', '11.08.2020', 'Start'], ['5', 'Auto1', 'Status', '12.08.2020', 'anything'], ['6', 'Auto1', 'Status', '13.08.2020', 'anything'], ['7', 'Auto1', 'Status', '14.08.2020', 'Start'], ['8', 'Auto1', 'Status', '15.08.2020', 'anything'], ['9', 'Auto1', 'Status', '16.08.2020', 'End'], ['10', 'Auto1', 'Status', '17.08.2020', 'Start'], ['11', 'Auto1', 'Status', '18.08.2020', 'anything'], ['12', 'Auto1', 'Status', '19.08.2020', 'anything'], ['13', 'Auto1', 'Status', '20.08.2020', 'anything'], ['14', 'Auto1', 'Status', '21.08.2020', 'anything'], ['15', 'Auto1', 'Status', '22.08.2020', 'anything'], ['16', 'Auto1', 'Status', '23.08.2020', 'End'], ['17', 'Auto1', 'Status', '24.08.2020', 'anything'], ['18', 'Auto1', 'Status', '25.08.2020', 'anything'], ['19', 'Auto1', 'Status', '26.08.2020', 'anything'], ['20', 'Auto1', 'Status', '27.08.2020', 'anything'], ['21', 'Auto1', 'Status', '28.08.2020', 'anything'], ['22', 'Auto1', 'Status', '29.08.2020', 'anything'], ['23', 'Auto1', 'Status', '30.08.2020', 'anything'], ['24', 'Auto1', 'Status', '31.08.2020', 'anything'], ['25', 'Auto1', 'Status', '01.09.2020', 'Start'], ['26', 'Auto1', 'Status', '02.09.2020', 'anything'], ['27', 'Auto1', 'Status', '03.09.2020', 'anything'], ['28', 'Auto1', 'Status', '04.09.2020', 'anything'], ['29', 'Auto1', 'Status', '05.09.2020', 'anything'], ['30', 'Auto1', 'Status', '06.09.2020', 'anything'], ['31', 'Auto1', 'Status', '07.09.2020', 'End'], ['32', 'Auto1', 'Status', '08.09.2020', 'anything']]
df = pd.DataFrame(my_base[1:], columns = my_base[0])
 
# выбираем строки только со "Start" и "End"
df1 = df[df['Message'].isin(['Start','End'])]
 
# выбираем строки с "End" либо "Start" при условии, что следующая "End"
df1 = df1[(df1.Message.values == 'End') | (df1.Message.shift(-1).values == 'End')]
 
# группировка по "Message" с добавлением столбца 
# с кумулятивной суммой количества значений
df1 = df1.groupby('Message').cumcount() + 1
 
# слияние df и df1
df = pd.concat([df, df1],  axis=1)
 
# переименование присоединенного столбца
df = df.rename(columns = {df.columns[-1] : 'Number'})
 
# если предыдущее значение в Message = "End" и текущее не "Start",
# то значение в Number = np.inf 
df.Number = np.where((df.Message.shift(1).isin(['End'])) & (~df.Message.isin(['Start'])), np.inf, df.Number)
 
# заполнение Nan'ов предыдущим не Nan значением
df.Number.ffill(inplace=True)
 
# Обратная замена np.inf на np.nan
df.Number.replace(np.inf, np.nan, inplace=True)
 
print(df)