Базы данных с помощью JSON в качестве [закрытого] формата устройства хранения данных/транспорта

Предполагая, что ваш фрейм данных выглядит так ( я добавил 2 дополнительные строки внизу, так как в вашем примере не было ничего, чтобы воспроизвести остальную часть кода ):

    Terminal_ID TSG                 Date       Terminal_no  Vol
0   t_tel_003   CashCheck           2018-01-10  3           61
1   t_tel_003   CashCheck           2018-01-10  3           3
2   t_tel_003   CommercialDeposit   2018-01-10  3           12
3   t_tel_003   CommercialDeposit   2018-01-10  3           10
4   t_tel_003   CommercialDeposit   2018-01-10  3           122
5   t_tel_003   CommercialDeposit   2018-01-10  3           1
6   t_tel_004   CommercialDeposit   2018-01-10  3           1
7   t_tel_003   CommercialDeposit   2018-01-10  4           1

Когда вы видим, что последние 2 строки совершенно разные и не имеют соответствия, учитывая все 4 столбца (следовательно, выходные данные должны иметь эти 2 строки такими, какие они есть):

Используя ниже:

df_dup = df.groupby([df.index//2,'Terminal_ID','TSG','Date','Terminal_no'])[df.columns].apply(lambda x : x[x[x.columns[:-1]].duplicated(keep=False)]['Vol'].sum()).reset_index().rename(columns={0:'Vol'}).drop('level_0',axis=1).replace(0,np.nan).dropna()
df_uniq =df[~df[df.columns[:-1]].duplicated(keep=False)]

pd.concat([df_dup,df_uniq],ignore_index=True)

    Terminal_ID TSG                 Date       Terminal_no  Vol
0   t_tel_003   CashCheck           2018-01-10  3           64.0
1   t_tel_003   CommercialDeposit   2018-01-10  3           22.0
2   t_tel_003   CommercialDeposit   2018-01-10  3           123.0
3   t_tel_004   CommercialDeposit   2018-01-10  3           1.0
4   t_tel_003   CommercialDeposit   2018-01-10  4           1.0

Объяснение df_dup Группировать каждые 2 строки, используя df.index//2 в группе, затем применять функцию к каждой группе, которая проверяет, является ли каждая группа (в данном случае 2 строки, исключая последний столбец Vol) одинаковой, а затем вносит сумму в столбец Vol.

df_uniq : отфильтровать полностью уникальные значения. Наконец, объедините оба, чтобы получить желаемый результат.