可以使用pandas的iterrows()方法来遍历dataframe中的每一行数据，然后使用列表解析式来实现遇见相同的数据时提取该数据的行号。

具体代码如下：

# 先建立一个存储相同数据行号的列表row_list 
row_list = [] 
# 遍历dataframe中每一行数据 
for row_index, row in df.iterrows(): 

    # 如果当前行特定位置(column)的值与上一行相同（即除了当前这一行外）） 
    if row[column] == df.iloc[row_index-1][column]: 

        # 把当前这一行的索引加入列表row_list中  
        row_list.append(row_index) 

    # 否则就对之前所有相同数值所在位置(column2)进行总和  
    else: 

        # 获得之前所有相同数值所在位置(column2)总和   sum_val = df.loc[row_list][column2].sum()  

        # 把总和写入当前这一样特定位置(column3)   df.loc[row, column3] = sum_val