SUMcsv有以下列：销售日期扫码销售时间单品编码单品名称分类名称销量千克销售单价元千克销售类型是否打折销售批发价格单品损耗率处理SUMcsv文件SUMcsv有以下列：销售日期扫码销售时间单品编码单品名称分类名称销量千克销售单价元千克销售类型是否打折销售批发价格单品损耗率如果销售日期相同并且单品编码相同且销售类型则把它们的销量千克相加其它列不变输出生成新行到SUMsmallcsv

要处理SUM.csv文件，按照指定的条件生成新行到SUMsmall.csv文件中，可以使用Python的pandas库来完成。

首先，需要导入pandas库并读取SUM.csv文件：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('SUM.csv')

接下来，根据销售日期、单品编码和销售类型来分组，并对销量进行求和：

df['销量(千克)'] = df.groupby(['销售日期', '单品编码', '销售类型'])['销量(千克)'].transform('sum')

然后，根据销售日期、单品编码和销售类型来去重，只保留第一次出现的行：

df = df.drop_duplicates(subset=['销售日期', '单品编码', '销售类型'], keep='first')

最后，将处理后的数据保存到SUMsmall.csv文件中：

df.to_csv('SUMsmall.csv', index=False)

完整的代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('SUM.csv')

df['销量(千克)'] = df.groupby(['销售日期', '单品编码', '销售类型'])['销量(千克)'].transform('sum')

df = df.drop_duplicates(subset=['销售日期', '单品编码', '销售类型'], keep='first')

df.to_csv('SUMsmall.csv', index=False)

运行以上代码后，将会生成一个名为SUMsmall.csv的文件，其中包含按照指定条件处理后的数据。