Python 如何获得groupby中最大值总和的数据帧？

我有这样的数据帧：

base = {"month": [201901, 201901, 201902, 201902, 201902], "cat": ['0101', '0102', '0201', '0201', '0203'],  "value": [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame.from_dict(base)
df
    month   cat     value
0   201901  0101    1
1   201901  0102    2
2   201902  0201    3
3   201902  0201    4
4   201902  0203    5

我需要按月分组，并获得每个类别（cat）的最大值之和。 我不需要这个结果数据框中的cat信息

应该是这样的：

    month   value
    201901  3 # (1+2, from cat 0101 + cat 0102)
    201902  9 # (4+5, from the maximum value of cat 0201 + cat 0203)

我可以通过两个步骤达到这个目的，比如：

temp = df.groupby(['month', 'cat']).max()
finaldf = temp.groupby('month').sum()

问题是：有没有其他优雅的方法来实现这一点，使用聚合、idmax或其他方法

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提前感谢

我们可以删除重复项并汇总：

(df.sort_values(['value']).drop_duplicates(['month','cat'], keep='last')
   .groupby('month')['value'].sum()
)

输出：

month
201901    3
201902    9
Name: value, dtype: int64

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我看到的唯一“更优雅的方式”是将它写在一行中，如：

df.groupby（['month'，'cat']）.max（）.groupby（'month'）.sum（）

。尽管这个解决方案远远不够优雅（在我看来），但我还是会接受这个答案，因为它提供了一种不同的方法。谢谢