我有一個(gè)像這樣的DataFrame。df = pd.DataFrame({'a': np.random.randint(0, 3, 10**7),                     'b': np.random.randint(0, 4000, 10**7),                     'c': np.random.random(10**7)}我想按前兩列分組（無序，與我在此處提供的組數(shù)大致相同），然后區(qū)分第三列。df.groupby(['a', 'b']).c.diff(periods=-1)可悲的是，這對(duì)我來說很慢，但我想這是相當(dāng)多的工作。>>> %timeit df.groupby(['a', 'b']).c.diff(periods=-1)     10.2 s ± 75.3 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)有什么辦法可以避免 Pandas groupby 加快速度嗎？我知道在 Pandas 中進(jìn)行 groupby->reduce 時(shí)，通?？梢杂眉?NumPy 替換，但我不確定這里是否有什么聰明的方法可以代替 groupby 操作。