按未返回正确值的组进行聚合

Question

我有一个数据框，在同一个产品代码中，有一个重复的日期，如下所示：

为了更正这些重复的datetimes副产品，我尝试聚合副产品（'cod\u interno'列）和date（'data'列）

df = df.groupby(['cod_interno', 'data']).agg({'descrição_produto': 'first',
                                'unidade_lojas': 'first',
                                'cod_fornecedor': 'first',
                                'leadtime': 'first',
                                'descr_fornecedor': 'first',
                                'entrada': sum,
                                'saida': sum,
                                'saldo_atual': 'last'})

11  504777  Arroz Prato Fino 1kg Tp1    1   135828.0    Arroz Prato Fino    11.0    24/01/2018  7980.00     0.0        2.0   27.0
12  504777  Arroz Prato Fino 1kg Tp1    1   135828.0    Arroz Prato Fino    11.0    24/01/2018  119700.00   30.0       0.0  57.0

重复日期行是：

11  504777  Arroz Prato Fino 1kg Tp1    1   135828.0    Arroz Prato Fino    11.0    24/01/2018  7980.00     0.0        2.0   27.0
12  504777  Arroz Prato Fino 1kg Tp1    1   135828.0    Arroz Prato Fino    11.0    24/01/2018  119700.00   30.0       0.0  57.0

我的预期结果是：

entrada：总和：0+30

赛达：总和：2+0

全部：保留最后一个：57

其他列：保留第一列

12  504777  Arroz Prato Fino 1kg Tp1    1   135828.0    Arroz Prato Fino    11.0    24/01/2018  119700.00   30.0       2    57.0

然而，我的结果却完全不同：

恩特拉达：150

赛达：59

萨尔多阿图：125

Answer 1

正如@Chun Kit Yeung提议的，它不见了

df = df.groupby(['cod_interno', 'data', 'unidade_lojas']).agg({'descrição_produto': 'first',
                                'cod_fornecedor': 'first',
                                'leadtime': 'first',
                                'descr_fornecedor': 'first',
                                'entrada': sum,
                                'saida': sum,
                                'saldo_atual': 'last'})