column is not accessible using groupby and apply(lambda)

I’m encountering a KeyError when trying to use the .apply() method on a pandas DataFrame after performing a groupby. The goal is to calculate the weighted average baced on the Industry_adjusted_return column. The error indicates that the 'Industry_adjusted_return' column cannot be found. Below is a minimal example that reproduces the issue:

```
import pandas as pd

# Creating a small DataFrame
data = {
    'ISIN': ['DE000A1DAHH0', 'DE000KSAG888'],
    'Date': ['2017-03-01', '2017-03-01'],
    'MP_quintile': [0, 0],
    'Mcap_w': [8089460.00, 4154519.75],
    'Industry_adjusted_return': [-0.00869, 0.043052]
}

df = pd.DataFrame(data)
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])  # Ensure 'Date' is datetime type

I’m using Python 3.8 with pandas version 1.3.3. Any insights into why this error occurs and how to fix it would be greatly appreciated.

code:

for i,grouped in wa.groupby(['Date','MP_quintile']):
     print(i,grouped)
     weighted_average_returns = grouped.apply(lambda x: (x['Industry_adjusted_return'] * (x['Mcap_w'] / x['Mcap_w'].sum())).sum())

the Error

{
    "name": "KeyError",
    "message": "'Industry_adjusted_return'",
    "stack": "---------------------------------------------------------------------------
KeyError                                  Traceback (most recent call last)
File c:\Users\mbkoo\anaconda3\envs\myenv\Lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py:3802, in Index.get_loc(self, key, method, tolerance)
   3801 try:
-> 3802     return self._engine.get_loc(casted_key)
   3803 except KeyError as err:

File c:\Users\mbkoo\anaconda3\envs\myenv\Lib\site-packages\pandas\_libs\index.pyx:138, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc()

File c:\Users\mbkoo\anaconda3\envs\myenv\Lib\site-packages\pandas\_libs\index.pyx:146, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc()

File pandas\_libs\index_class_helper.pxi:49, in pandas._libs.index.Int64Engine._check_type()

KeyError: 'Industry_adjusted_return'

The above exception was the direct cause of the following exception:

KeyError                                  Traceback (most recent call last)
Cell In[10], line 8
      3  print(i,grouped)
      4  #weighted_average_returns = grouped.apply( lambda x: ((x['Mcap_w'] / x['Mcap_w'].sum()))).sum()
      5 # grouped['weights_EW'] = 1 / len(grouped)
      6 # grouped['return_EW'] = grouped['Industry_adjusted_return'] * grouped['weights_EW']
----> 8  weighted_average_returns = grouped.apply(lambda x: (x['Industry_adjusted_return'] * (x['Mcap_w'] / x['Mcap_w'].sum())).sum()) #
      9 # equally_weighted_returns=grouped['return_EW'].sum()
     10 # # _df=cpd.from_dataframe(_df,allow_copy=True)
     11  break

File c:\Users\pandas\core\frame.py:9568, in DataFrame.apply(self, func, axis, raw, result_type, args, **kwargs)
   9557 from pandas.core.apply import frame_apply
   9559 op = frame_apply(
   9560     self,
   9561     func=func,
   (...)
   9566     kwargs=kwargs,
   9567 )
-> 9568 return op.apply().__finalize__(self, method="apply")

File c:\Users\pandas\core\apply.py:764, in FrameApply.apply(self)
    761 elif self.raw:
    762     return self.apply_raw()
--> 764 return self.apply_standard()

File c:\Users\pandas\core\apply.py:891, in FrameApply.apply_standard(self)
    890 def apply_standard(self):
--> 891     results, res_index = self.apply_series_generator()
    893     # wrap results
    894     return self.wrap_results(results, res_index)

File c:\Users\pandas\core\apply.py:907, in FrameApply.apply_series_generator(self)
    904 with option_context("mode.chained_assignment", None):
    905     for i, v in enumerate(series_gen):
    906         # ignore SettingWithCopy here in case the user mutates
--> 907         results[i] = self.f(v)
    908         if isinstance(results[i], ABCSeries):
    909             # If we have a view on v, we need to make a copy because
    910             #  series_generator will swap out the underlying data
    911             results[i] = results[i].copy(deep=False)

Cell In[10], line 8, in <lambda>(x)
      3  print(i,grouped)
      4  #weighted_average_returns = grouped.apply( lambda x: ((x['Mcap_w'] / x['Mcap_w'].sum()))).sum()
      5 # grouped['weights_EW'] = 1 / len(grouped)
      6 # grouped['return_EW'] = grouped['Industry_adjusted_return'] * grouped['weights_EW']
----> 8  weighted_average_returns = grouped.apply(lambda x: (x['Industry_adjusted_return'] * (x['Mcap_w'] / x['Mcap_w'].sum())).sum()) #
      9 # equally_weighted_returns=grouped['return_EW'].sum()
     10 # # _df=cpd.from_dataframe(_df,allow_copy=True)
     11  break

File c:\Users\pandas\core\series.py:981, in Series.__getitem__(self, key)
    978     return self._values[key]
    980 elif key_is_scalar:
--> 981     return self._get_value(key)
    983 if is_hashable(key):
    984     # Otherwise index.get_value will raise InvalidIndexError
    985     try:
    986         # For labels that don't resolve as scalars like tuples and frozensets

File c:\Users\pandas\core\series.py:1089, in Series._get_value(self, label, takeable)
   1086     return self._values[label]
   1088 # Similar to Index.get_value, but we do not fall back to positional
-> 1089 loc = self.index.get_loc(label)
   1090 return self.index._get_values_for_loc(self, loc, label)

File c:\Users\pandas\core\indexes\base.py:3804, in Index.get_loc(self, key, method, tolerance)
   3802     return self._engine.get_loc(casted_key)
   3803 except KeyError as err:
-> 3804     raise KeyError(key) from err
   3805 except TypeError:
   3806     # If we have a listlike key, _check_indexing_error will raise
   3807     #  InvalidIndexError. Otherwise we fall through and re-raise
   3808     #  the TypeError.
   3809     self._check_indexing_error(key)

KeyError: 'Industry_adjusted_return'"
}

0

You should access the columns directly from grouped when calculating the weighted average. No need to use .apply() in this case since you’re applying a vectorized operation:

import pandas as pd

data = {
    'ISIN': ['DE000A1DAHH0', 'DE000KSAG888'],
    'Date': ['2017-03-01', '2017-03-01'],
    'MP_quintile': [0, 0],
    'Mcap_w': [8089460.00, 4154519.75],
    'Industry_adjusted_return': [-0.00869, 0.043052]
}

df = pd.DataFrame(data)
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

for i, grouped in df.groupby(['Date', 'MP_quintile']):
    print(f"Group: {i}n{grouped}")
    
    weighted_average_returns = (grouped['Industry_adjusted_return'] * (grouped['Mcap_w'] / grouped['Mcap_w'].sum())).sum()
    
    print(f"Weighted Average Returns: {weighted_average_returns}n")

which returns

Group: (Timestamp('2017-03-01 00:00:00'), 0)
           ISIN       Date  MP_quintile      Mcap_w  Industry_adjusted_return
0  DE000A1DAHH0 2017-03-01            0  8089460.00                 -0.008690
1  DE000KSAG888 2017-03-01            0  4154519.75                  0.043052
Weighted Average Returns: 0.008866641328527188

2

Trang chủ Giới thiệu Sinh nhật bé trai Sinh nhật bé gái Tổ chức sự kiện Biểu diễn giải trí Dịch vụ khác Trang trí tiệc cưới Tổ chức khai trương Tư vấn dịch vụ Thư viện ảnh Tin tức - sự kiện Liên hệ Chú hề sinh nhật Trang trí YEAR END PARTY công ty Trang trí tất niên cuối năm Trang trí tất niên xu hướng mới nhất Trang trí sinh nhật bé trai Hải Đăng Trang trí sinh nhật bé Khánh Vân Trang trí sinh nhật Bích Ngân Trang trí sinh nhật bé Thanh Trang Thuê ông già Noel phát quà Biểu diễn xiếc khỉ Xiếc quay đĩa Dịch vụ tổ chức sự kiện 5 sao Thông tin về chúng tôi Dịch vụ sinh nhật bé trai Dịch vụ sinh nhật bé gái Sự kiện trọn gói Các tiết mục giải trí Dịch vụ bổ trợ Tiệc cưới sang trọng Dịch vụ khai trương Tư vấn tổ chức sự kiện Hình ảnh sự kiện Cập nhật tin tức Liên hệ ngay Thuê chú hề chuyên nghiệp Tiệc tất niên cho công ty Trang trí tiệc cuối năm Tiệc tất niên độc đáo Sinh nhật bé Hải Đăng Sinh nhật đáng yêu bé Khánh Vân Sinh nhật sang trọng Bích Ngân Tiệc sinh nhật bé Thanh Trang Dịch vụ ông già Noel Xiếc thú vui nhộn Biểu diễn xiếc quay đĩa Dịch vụ tổ chức tiệc uy tín Khám phá dịch vụ của chúng tôi Tiệc sinh nhật cho bé trai Trang trí tiệc cho bé gái Gói sự kiện chuyên nghiệp Chương trình giải trí hấp dẫn Dịch vụ hỗ trợ sự kiện Trang trí tiệc cưới đẹp Khởi đầu thành công với khai trương Chuyên gia tư vấn sự kiện Xem ảnh các sự kiện đẹp Tin mới về sự kiện Kết nối với đội ngũ chuyên gia Chú hề vui nhộn cho tiệc sinh nhật Ý tưởng tiệc cuối năm Tất niên độc đáo Trang trí tiệc hiện đại Tổ chức sinh nhật cho Hải Đăng Sinh nhật độc quyền Khánh Vân Phong cách tiệc Bích Ngân Trang trí tiệc bé Thanh Trang Thuê dịch vụ ông già Noel chuyên nghiệp Xem xiếc khỉ đặc sắc Xiếc quay đĩa thú vị
Trang chủ Giới thiệu Sinh nhật bé trai Sinh nhật bé gái Tổ chức sự kiện Biểu diễn giải trí Dịch vụ khác Trang trí tiệc cưới Tổ chức khai trương Tư vấn dịch vụ Thư viện ảnh Tin tức - sự kiện Liên hệ Chú hề sinh nhật Trang trí YEAR END PARTY công ty Trang trí tất niên cuối năm Trang trí tất niên xu hướng mới nhất Trang trí sinh nhật bé trai Hải Đăng Trang trí sinh nhật bé Khánh Vân Trang trí sinh nhật Bích Ngân Trang trí sinh nhật bé Thanh Trang Thuê ông già Noel phát quà Biểu diễn xiếc khỉ Xiếc quay đĩa
Thiết kế website Thiết kế website Thiết kế website Cách kháng tài khoản quảng cáo Mua bán Fanpage Facebook Dịch vụ SEO Tổ chức sinh nhật