Pandasである時間帯毎の合計値と最大値を算出したい

Question

前提・実現したいこと

以下のようなdataframeがあります。
インデックスの0から2は00:00:00、3から5は00:05:00、6から8は00:10:00の値です。
それぞれの時間において、item_a、item_b、item_cが存在し、値があります。

やりたいことは、各時間におけるitem_a、item_b、item_cの合計値を出し、どの時間帯の値(合計値)が最も高かったかを出したいです。
例えば、00:05:00のitem_a、item_b、item_cの合計値が他の時間に比べて最も高ければ、00:05:00とその時のitem_a、item_b、item_cの値と合計値を出したいです。
よろしくおねがいします。

df = pd.DataFrame({ 'time': ['2020-09-16 00:00:00', '2020-09-16 00:00:00', '2020-09-16 00:00:00', '2020-09-16 00:05:00', '2020-09-16 00:05:00', '2020-09-16 00:05:00', '2020-09-16 00:10:00', '2020-09-16 00:10:00', '2020-09-16 00:10:00'],
                    'item_name': ['item_a', 'item_b', 'item_c', 'item_a', 'item_b', 'item_c', 'item_a', 'item_b', 'item_c'],
                    'value': [10, 5, 20, 10, 5, 20, 20, 10, 5]})

出力結果

    　　　　time 　　　   　item_name  value
0    2020-09-16 00:00:00    item_a    100
1    2020-09-16 00:00:00    item_b    5
2    2020-09-16 00:00:00    item_c    20
3    2020-09-16 00:05:00    item_a    10
4    2020-09-16 00:05:00    item_b    5
5    2020-09-16 00:05:00    item_c    20
6    2020-09-16 00:10:00    item_a    20
7    2020-09-16 00:10:00    item_b    10
8    2020-09-16 00:10:00    item_c    5

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

・CentOS7
・Python 3.8.3
・pandas 1.0.5

Comments

[toast-uz]

例示されたdfだと、全ての時間帯の合計値が35で等しいのですが、この場合、期待される出力結果は何でしょうか？

[toast-uz]

また、期待されるアウトプット形式を、例示のdfの場合でよいので、提示お願いします。

Answer 1

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({ 'time': ['2020-09-16 00:00:00', '2020-09-16 00:00:00', '2020-09-16 00:00:00', '2020-09-16 00:05:00', '2020-09-16 00:05:00', '2020-09-16 00:05:00', '2020-09-16 00:10:00', '2020-09-16 00:10:00', '2020-09-16 00:10:00'],
                    'item_name': ['item_a', 'item_b', 'item_c', 'item_a', 'item_b', 'item_c', 'item_a', 'item_b', 'item_c'],
                    'value': [100, 5, 20, 10, 5, 20, 20, 10, 5]})
df_sums = df.groupby(['time']).agg({'value': np.sum})
print(df_sums['value'][df_sums['value'] == df_sums['value'].max()])

Comments

[user1]

ありがとうございました。期待通りになりました。
aggの使い方を理解できていませんでしたので調べてみます。