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Sum and merge rows in a data frame

byMR
March 22, 2022

I am trying to sum dublicate rows in the amount column like shown in the screenshot:

how I would like to sum

So if report_name, line_item and column_item are the same I want to sum the amounts in the amount row and create one row instead of two but without losing the structure of the dataframe.
But I don’t want to sum dublicates if they have column_item 50 or 30.

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This is my data frame:

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456;test;456;C_74_00_a;0277;0080;UNDEFINED;n/a;0.15;22/03/2022
456;test;456;C_74_00_a;0281;0080;UNDEFINED;n/a;0.25;22/03/2022
456;test;456;C_74_00_a;0285;0080;UNDEFINED;n/a;0.3;22/03/2022
456;test;456;C_74_00_a;0289;0080;UNDEFINED;n/a;0.35;22/03/2022
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456;test;456;C_73_00_a;1040;0010;UNDEFINED;n/a;7449687.15;22/03/2022
456;test;456;C_73_00_a;1045;0010;UNDEFINED;n/a;76449687.15;22/03/2022

I hope you can lead me in the right direction.

>Solution :

Because need omit sum values by condition first filter for not match condition, get sum with remove duplicates and then add rows by condition:

m = df['column_item'].isin([30, 50])
df1 = df[~m].copy()
df1['amount'] = df1.groupby(['report_name', 'line_item', 'column_item'])['amount'].transform('sum')
df1 = df1.drop_duplicates(['report_name', 'line_item', 'column_item'])

df = pd.concat([df1, df[m]])
byMR
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