Python Pandas如何按资产类型分组统计持仓量并输出汇总结果

完全可以仅使用Pandas原生功能实现该需求，无需引入第三方依赖。

实现步骤 #

• 第一步：转换字段类型
  从JSON字段提取的size列默认可能为字符串格式，先转为数值类型避免求和计算出错：

  import pandas as pd
  # 转换size列为数值类型，异常值转为空值
  positions['size'] = pd.to_numeric(positions['size'], errors='coerce')
  

• 第二步：按资产分组计算持仓总规模
  用groupby按资产类型分组，对size字段求和即可得到各资产总持仓：

  total_holdings = positions.groupby('asset')['size'].sum()
  

• 第三步：将统计结果追加到原表末尾
  构造和原表列结构对齐的统计行，通过concat拼接到原表末尾即可，统计标识放在id列，总持仓值填入size列，其余业务字段留空：

  # 构造待追加的统计行
  stat_rows = []
  for asset, total_size in total_holdings.items():
      empty_row = {col: None for col in positions.columns}
      empty_row['id'] = f'Total {asset}:'
      empty_row['size'] = total_size
      stat_rows.append(empty_row)
  
  # 拼接得到带统计行的最终表
  positions_with_stat = pd.concat(
      [positions, pd.DataFrame(stat_rows)],
      ignore_index=True
  )
  

  执行后得到的表末尾会自动生成你需要的统计结果：ETH总持仓为5.844，BTC总持仓为0.9549，和预期输出完全一致。

如果不需要把统计行写入DataFrame，仅需要打印输出时在表格末尾展示统计值，直接在打印原表后循环输出统计结果即可：

print(positions)
for asset, total_size in total_holdings.items():
    print(f'Total {asset}: {total_size}')

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Justin