Окно Pandas с Groupby не работает должным образом

У меня есть кадр данных pandas, для которого я пытаюсь вычислить расширяющуюся оконную агрегацию после группировки по столбцам. Структура данных примерно такая:

df = pd.DataFrame([['A',1,2015,4],['A',1,2016,5],['A',1,2017,6],['B',1,2015,10],['B',1,2016,11],['B',1,2017,12],
               ['A',1,2015,24],['A',1,2016,25],['A',1,2017,26],['B',1,2015,30],['B',1,2016,31],['B',1,2017,32],
              ['A',2,2015,4],['A',2,2016,5],['A',2,2017,6],['B',2,2015,10],['B',2,2016,11],['B',2,2017,12]],columns=['Typ','ID','Year','dat'])\
.sort_values(by=['Typ','ID','Year'])

i.e.

    Typ ID  Year    dat
0   A   1   2015    4
6   A   1   2015    24
1   A   1   2016    5
7   A   1   2016    25
2   A   1   2017    6
8   A   1   2017    26
12  A   2   2015    4
13  A   2   2016    5
14  A   2   2017    6
3   B   1   2015    10
9   B   1   2015    30
4   B   1   2016    11
10  B   1   2016    31
5   B   1   2017    12
11  B   1   2017    32
15  B   2   2015    10
16  B   2   2016    11
17  B   2   2017    12

Мне нужно сгруппировать этот кадр данных по столбцам Type и ID, а затем вычислить расширяющееся среднее всех наблюдений по Year. Код, который я написал,

df.groupby(by=['Typ','ID','Year']).expanding().mean().reset_index()

из которого я ожидаю таких результатов вывода (игнорируя level_3):

    Typ ID  Year    level_3 dat
0   A   1   2015    6   14.0
1   A   1   2016    7   14.5
2   A   1   2017    8   15.0
3   A   2   2015    12  4.0
4   A   2   2016    13  4.5
5   A   2   2017    14  5.0
6   B   1   2015    9   20.0
7   B   1   2016    10  20.5
8   B   1   2017    11  21.0
9   B   2   2015    15  10.0
10  B   2   2016    16  10.5
11  B   2   2017    17  11.0

Группировка по ['Type','ID','Year'] должна привести к одной строке для каждой уникальной строки этих столбцов. Вместо этого код дает следующее:

Typ ID  Year    level_3 dat
0   A   1   2015    0   4.0
1   A   1   2015    6   14.0
2   A   1   2016    1   5.0
3   A   1   2016    7   15.0
4   A   1   2017    2   6.0
5   A   1   2017    8   16.0
6   A   2   2015    12  4.0
7   A   2   2016    13  5.0
8   A   2   2017    14  6.0
9   B   1   2015    3   10.0
10  B   1   2015    9   20.0
11  B   1   2016    4   11.0
12  B   1   2016    10  21.0
13  B   1   2017    5   12.0
14  B   1   2017    11  22.0
15  B   2   2015    15  10.0
16  B   2   2016    16  11.0
17  B   2   2017    17  12.0

Похоже, что оконная функция expanding() работает с groupby неправильно, или, по крайней мере, она ведет себя не так, как я ожидаю, учитывая логику. Что я делаю не так?

Изменить: теперь я вижу, что я делаю неправильно, поскольку я ожидал другой интеграции между groupby и expanding. Итак, теперь мой вопрос заключается в том, как я могу использовать pandas для получения желаемого результата - без какой-либо ручной итерации.