Veraltungswarnung mit groupby.apply ⇐ Python

[Anonymous]

Ich habe ein Python-Skript, das Daten aus einer CSV-Datei einliest.
Der Code läuft einwandfrei, aber jedes Mal, wenn er ausgeführt wird, erhalte ich diese Veraltungsmeldung:

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DeprecationWarning: DataFrameGroupBy.apply operated on the grouping columns. This behavior is deprecated, and in a future version of pandas the grouping columns will be excluded from the operation. Either pass `include_groups=False` to exclude the groupings or explicitly select the grouping columns after groupby to silence this warning.

Die Warnung stammt aus diesem Code:

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fprice = df.groupby(['StartDate', 'Commodity', 'DealType']).apply(lambda group: -(group['MTMValue'].sum() - (group['FixedPriceStrike'] * group['Quantity']).sum()) / group['Quantity'].sum()).reset_index(name='FloatPrice')

Soweit ich weiß, führe ich die Funktion „Anwenden“ auf meine Gruppierungen aus, aber dann ignoriere ich die Gruppierungen und verwende sie nicht mehr, um Teil meines Datenrahmens zu sein. Ich bin verwirrt über die Anweisungen zum Stummschalten der Warnung.
Hier sind einige Beispieldaten, die dieser Code verwendet:

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TradeID  TradeDate  Commodity  StartDate   ExpiryDate FixedPrice Quantity MTMValue
-------- ---------- ---------  ---------   ---------- ---------- -------- ---------
aaa   01/01/2024   (com1,com2) 01/01/2024  01/01/2024    10        10      100.00
bbb   01/01/2024   (com1,com2) 01/01/2024  01/01/2024    10        10      100.00
ccc   01/01/2024   (com1,com2) 01/01/2024  01/01/2024    10        10      100.00

und hier ist die erwartete Ausgabe dieser Daten:

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TradeID  TradeDate  Commodity  StartDate   ExpiryDate FixedPrice Quantity MTMValue  FloatPrice
-------- ---------- ---------  ---------   ---------- ---------- -------- --------- ----------
aaa   01/01/2024   (com1,com2) 01/01/2024  01/01/2024    10        10      100.00      0
bbb   01/01/2024   (com1,com2) 01/01/2024  01/01/2024    10        10      100.00      0
ccc   01/01/2024   (com1,com2) 01/01/2024  01/01/2024    10        10      100.00      0