对按另一列分组的pandas数据帧列值求和，然后使用Sum更新行并删除重复项

的操作可以通过以下步骤实现：

1. 首先，导入pandas库并读取数据帧（DataFrame）：

import pandas as pd

# 读取数据帧
df = pd.read_csv('data.csv')

1. 使用groupby函数按照指定的列进行分组，并对另一列的值进行求和：

# 按照指定列进行分组，并对另一列的值求和
grouped_df = df.groupby('列名')['需要求和的列名'].sum()

1. 将求和结果更新到原始数据帧中的对应行：

# 更新原始数据帧中的对应行
df['需要更新的列名'] = df['需要更新的列名'].map(grouped_df)

1. 删除重复项：

# 删除重复项
df.drop_duplicates(inplace=True)

完整的代码示例：

import pandas as pd

# 读取数据帧
df = pd.read_csv('data.csv')

# 按照指定列进行分组，并对另一列的值求和
grouped_df = df.groupby('列名')['需要求和的列名'].sum()

# 更新原始数据帧中的对应行
df['需要更新的列名'] = df['需要更新的列名'].map(grouped_df)

# 删除重复项
df.drop_duplicates(inplace=True)

以上代码中的'列名'、'需要求和的列名'、'需要更新的列名'需要根据实际情况进行替换。此外，根据具体需求，还可以使用其他pandas函数和方法对数据进行进一步处理和分析。

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