我在IPython中具有以下数据框，其中每一行都是一只股票：

In [261]: bdata
Out[261]:
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 21210 entries, 0 to 21209
Data columns:
BloombergTicker      21206  non-null values
Company              21210  non-null values
Country              21210  non-null values
MarketCap            21210  non-null values
PriceReturn          21210  non-null values
SEDOL                21210  non-null values
yearmonth            21210  non-null values
dtypes: float64(2), int64(1), object(4)

我想应用一个groupby操作，该操作计算“ yearmonth”列中每个日期的所有内容的上限加权平均回报。

这按预期工作：

In [262]: bdata.groupby("yearmonth").apply(lambda x: (x["PriceReturn"]*x["MarketCap"]/x["MarketCap"].sum()).sum())
Out[262]:
yearmonth
201204      -0.109444
201205      -0.290546

但是，然后我想将这些值“广播”回原始数据帧中的索引，并将它们保存为日期匹配的常量列。

In [263]: dateGrps = bdata.groupby("yearmonth")

In [264]: dateGrps["MarketReturn"] = dateGrps.apply(lambda x: (x["PriceReturn"]*x["MarketCap"]/x["MarketCap"].sum()).sum())
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
/mnt/bos-devrnd04/usr6/home/espears/ws/Research/Projects/python-util/src/util/<ipython-input-264-4a68c8782426> in <module>()
----> 1 dateGrps["MarketReturn"] = dateGrps.apply(lambda x: (x["PriceReturn"]*x["MarketCap"]/x["MarketCap"].sum()).sum())

TypeError: 'DataFrameGroupBy' object does not support item assignment

我意识到这种天真的任务不起作用。但是，将groupby操作的结果分配给父数据帧上新列的“正确” Pandas习惯用法是什么？

最后，我希望有一个名为“ MarketReturn”的列，该列将是与groupby操作的输出具有匹配日期的所有索引的重复常数值。

实现这一目标的一种方法是：

marketRetsByDate  = dateGrps.apply(lambda x: (x["PriceReturn"]*x["MarketCap"]/x["MarketCap"].sum()).sum())

bdata["MarketReturn"] = np.repeat(np.NaN, len(bdata))

for elem in marketRetsByDate.index.values:
    bdata["MarketReturn"][bdata["yearmonth"]==elem] = marketRetsByDate.ix[elem]

但这是缓慢，糟糕且不符合Python规范的。