グループ化されたパンダデータフレームに独自の関数を正しく適用する

私は次のようなパンダのデータフレームを持っています：

   ticket date         close  
0    AAA  2018-01-12  176.16
1    AAA  2018-01-13  176.49
3    AAA  2018-01-14  176.00
4    BBB  2018-01-12  78.19
5    BBB  2018-01-13  79.90
6    BBB  2018-01-14  78.10

私は機能を持っています：

def rsi(dataframe, period, column = 'close'):
    delta = dataframe[column].diff()
    up, down = delta.copy(), delta.copy()
    up[up < 0] = 0
    down[down > 0] = 0
    rolling_up = up.ewm(com=period - 1, adjust=False).mean()
    rolling_down = down.ewm(com= period -1, adjust=False).mean().abs()
    rsi = 100 - 100 / (1 + rolling_up / rolling_down)
    dataframe['rsi'] =  rsi
    return dataframe

必要なのは、この関数を各groupby（ 'ticket'）のデータフレームに適用することです。これを試しましたが、機能しません。アドバイスをお願いします。

print(dataframe.groupby('ticket').apply(rsi, 2))

エラーが発生します：

重複する軸からインデックスを再作成することはできません

全体のソースコードは次のとおりです。

# -*- coding: utf-8 -*-

import json
import pandas
import requests
import datetime

def get_historical_prices(tickets, range):
    request_params = {'symbols': ','.join(tickets), 'types': 'chart', 'range': range}
    json = requests.get('https://api.iextrading.com/1.0/stock/market/batch', params = request_params).json()
    united_dataframe = pandas.DataFrame()
    for symbol in json:
        ticket_dataframe = pandas.DataFrame(json[symbol]['chart'])
        ticket_dataframe.insert(0, 'ticket', symbol)
        united_dataframe = united_dataframe.append(ticket_dataframe)
    return united_dataframe[['ticket', 'date', 'close']]

def rsi(dataframe, period, column = 'close'):
    delta = all_prices[column].diff()
    up, down = delta.copy(), delta.copy()
    up[up < 0] = 0
    down[down > 0] = 0
    rolling_up = up.ewm(com=period - 1, adjust=False).mean()
    rolling_down = down.ewm(com= period -1, adjust=False).mean().abs()
    rsi = 100 - 100 / (1 + rolling_up / rolling_down)
    dataframe['rsi'] =  rsi
    return dataframe

# Get the data
tickets = ['AAPL', 'FB', 'TSLA']
all_prices = get_historical_prices(tickets, '1m')

print(all_prices.groupby('ticket').apply(rsi, 2))