Tengo el siguiente marco de datos en IPython, donde cada fila es un stock único:

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)

Quiero aplicar una operación groupby que calcula el rendimiento promedio ponderado por límite en todo, por cada fecha en la columna "año mes".

Esto funciona como se esperaba:

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

Pero luego quiero ordenar "transmitir" estos valores a los índices en el marco de datos original, y guardarlos como columnas constantes donde coinciden las fechas.

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

Me doy cuenta de que esta ingenua tarea no debería funcionar. Pero, ¿cuál es el lenguaje Pandas "correcto" para asignar el resultado de una operación groupby a una nueva columna en el marco de datos principal?

Al final, quiero una columna llamada "MarketReturn" que será un valor constante repetido para todos los índices que tengan fecha coincidente con la salida de la operación groupby.

Un truco para lograrlo sería el siguiente:

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]

Pero esto es lento, malo y antipónico.