I am trying to sum dublicate rows in the amount column like shown in the screenshot:
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.
This is my data frame:
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456;test;456;C_73_00_a;0670;0050;UNDEFINED;n/a;0.3;22/03/2022
456;test;456;C_73_00_a;0680;0050;UNDEFINED;n/a;0.4;22/03/2022
456;test;456;C_73_00_a;0700;0050;UNDEFINED;n/a;0.75;22/03/2022
456;test;456;C_73_00_a;0710;0050;UNDEFINED;n/a;1.0;22/03/2022
456;test;456;C_73_00_a;0890;0050;UNDEFINED;n/a;0.0;22/03/2022
456;test;456;C_73_00_a;0900;0050;UNDEFINED;n/a;1.0;22/03/2022
456;test;456;C_73_00_a;0913;0050;UNDEFINED;n/a;1.0;22/03/2022
456;test;456;C_73_00_a;0914;0050;UNDEFINED;n/a;1.0;22/03/2022
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456;test;456;C_73_00_a;0916;0050;UNDEFINED;n/a;1.0;22/03/2022
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456;test;456;C_73_00_a;1010;0050;UNDEFINED;n/a;0.0;22/03/2022
456;test;456;C_73_00_a;1030;0050;UNDEFINED;n/a;0.0;22/03/2022
456;test;456;C_73_00_a;1040;0050;UNDEFINED;n/a;0.07;22/03/2022
456;test;456;C_73_00_a;1050;0050;UNDEFINED;n/a;0.15;22/03/2022
456;test;456;C_73_00_a;1060;0050;UNDEFINED;n/a;0.25;22/03/2022
456;test;456;C_73_00_a;1070;0050;UNDEFINED;n/a;0.3;22/03/2022
456;test;456;C_73_00_a;1080;0050;UNDEFINED;n/a;0.35;22/03/2022
456;test;456;C_73_00_a;1090;0050;UNDEFINED;n/a;0.5;22/03/2022
456;test;456;C_73_00_a;1100;0050;UNDEFINED;n/a;1.0;22/03/2022
456;test;456;C_74_00_a;0040;0080;UNDEFINED;n/a;1.0;22/03/2022
456;test;456;C_74_00_a;0060;0080;UNDEFINED;n/a;0.5;22/03/2022
456;test;456;C_74_00_a;0070;0080;UNDEFINED;n/a;0.5;22/03/2022
456;test;456;C_74_00_a;0090;0080;UNDEFINED;n/a;0.5;22/03/2022
456;test;456;C_74_00_a;0201;0080;UNDEFINED;n/a;0.2;22/03/2022
456;test;456;C_74_00_a;0260;0080;UNDEFINED;n/a;1.0;22/03/2022
456;test;456;C_74_00_a;0080;0080;UNDEFINED;n/a;0.5;22/03/2022
456;test;456;C_74_00_a;0130;0080;UNDEFINED;n/a;0.05;22/03/2022
456;test;456;C_74_00_a;0150;0080;UNDEFINED;n/a;1.0;22/03/2022
456;test;456;C_74_00_a;0170;0080;UNDEFINED;n/a;1.0;22/03/2022
456;test;456;C_74_00_a;0190;0080;UNDEFINED;n/a;1.0;22/03/2022
456;test;456;C_74_00_a;0180;0080;UNDEFINED;n/a;1.0;22/03/2022
456;test;456;C_74_00_a;0230;0080;UNDEFINED;n/a;1.0;22/03/2022
456;test;456;C_74_00_a;0160;0080;UNDEFINED;n/a;1.0;22/03/2022
456;test;456;C_74_00_a;0210;0080;UNDEFINED;n/a;1.0;22/03/2022
456;test;456;C_74_00_a;0269;0080;UNDEFINED;n/a;0.0;22/03/2022
456;test;456;C_74_00_a;0273;0080;UNDEFINED;n/a;0.07;22/03/2022
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
456;test;456;C_74_00_a;0293;0080;UNDEFINED;n/a;0.5;22/03/2022
456;test;456;C_74_00_a;0301;0080;UNDEFINED;n/a;1.0;22/03/2022
456;test;456;C_74_00_a;0303;0080;UNDEFINED;n/a;1.0;22/03/2022
456;test;456;C_74_00_a;0309;0080;UNDEFINED;n/a;0.0;22/03/2022
456;test;456;C_74_00_a;0313;0080;UNDEFINED;n/a;0.07;22/03/2022
456;test;456;C_74_00_a;0317;0080;UNDEFINED;n/a;0.15;22/03/2022
456;test;456;C_74_00_a;0321;0080;UNDEFINED;n/a;0.25;22/03/2022
456;test;456;C_74_00_a;0325;0080;UNDEFINED;n/a;0.3;22/03/2022
456;test;456;C_74_00_a;0329;0080;UNDEFINED;n/a;0.35;22/03/2022
456;test;456;C_74_00_a;0333;0080;UNDEFINED;n/a;0.5;22/03/2022
456;test;456;C_74_00_a;0341;0080;UNDEFINED;n/a;0.5;22/03/2022
456;test;456;C_74_00_a;0343;0080;UNDEFINED;n/a;1.0;22/03/2022
456;test;456;C_74_00_a;0345;0080;UNDEFINED;n/a;1.0;22/03/2022
456;test;456;C_72_00_a;0070;0010;UNDEFINED;n/a;5198630.14;22/03/2022
456;test;456;C_72_00_a;0190;0010;UNDEFINED;n/a;835892217.0;22/03/2022
456;test;456;C_72_00_a;0260;0010;UNDEFINED;n/a;4745984333.0;22/03/2022
456;test;456;C_73_00_a;0035;0010;UNDEFINED;n/a;25424822307.28;22/03/2022
456;test;456;C_73_00_a;0070;0010;UNDEFINED;n/a;-33216232069.67;22/03/2022
456;test;456;C_73_00_a;0080;0010;UNDEFINED;n/a;-20966122130.53;22/03/2022
456;test;456;C_73_00_a;0110;0010;UNDEFINED;n/a;-9384698955.8;22/03/2022
456;test;456;C_73_00_a;0230;0010;UNDEFINED;n/a;2193605666.84;22/03/2022
456;test;456;C_73_00_a;0250;0010;UNDEFINED;n/a;-573769151.28;22/03/2022
456;test;456;C_73_00_a;0260;0010;UNDEFINED;n/a;3333715453.55;22/03/2022
456;test;456;C_73_00_a;0918;0010;UNDEFINED;n/a;124366.0;22/03/2022
456;test;456;C_74_00_a;0160;0010;UNDEFINED;n/a;-54345799619.07;22/03/2022
456;test;456;C_74_00_a;0260;0010;UNDEFINED;n/a;150348.16;22/03/2022
456;test;456;C_73_00_a;1100;0010;UNDEFINED;n/a;-37633449687.15;22/03/2022
456;test;456;C_73_00_a;1100;0020;UNDEFINED;n/a;-3764349687.15;22/03/2022
456;test;456;C_73_00_a;1040;0040;UNDEFINED;n/a;33764349687.15;22/03/2022
456;test;456;C_73_00_a;1045;0040;UNDEFINED;n/a;33764349687.15;22/03/2022
456;test;456;C_73_00_a;1045;0030;UNDEFINED;n/a;335098209.05;22/03/2022
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.
CodePudding user response:
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]])
CodePudding user response:
If you need to get just duplicated rows and sum over them, you can do something like:
(df[(df[["report_name", "line_item","column_item"]].duplicated(keep=False)) & (~df['column_item'].isin([30, 50]))]
.groupby(["report_name", "line_item","column_item"])["amount"]
.sum())
This will result in something like:
report_name line_item column_item
C_72_00_a 50 10 4.040926e 07
70 10 5.198630e 06
190 10 8.358922e 08
260 10 4.745984e 09
280 10 2.943489e 05
...
C_74_00_a 329 80 3.500000e-01
333 80 5.000000e-01
341 80 5.000000e-01
343 80 1.000000e 00
345 80 1.000000e 00
Name: amount, Length: 67, dtype: float64
To make sure that you are getting the correct values let's check the example you have shown in your question ( the one with C_73_00_a
and 1100
and 10
):
dfResult = (df[(df[["report_name", "line_item","column_item"]].duplicated(keep=False)) & (~df['column_item'].isin([30, 50]))]
.groupby(["report_name", "line_item","column_item"])["amount"]
.sum())
dfResult[('C_73_00_a', 1100, 10)]
This will output:
-75266899374.3
Which is the result of -37633449687.15 -37633449687.15
(as shown in your question).