有没有办法在groupby中优化pandas应用函数？

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'B'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用内置聚合函数进行优化
result1 = df.groupby('Group')['Value'].sum()
print(result1)

# 使用自定义聚合函数进行优化
def custom_agg(x):
    return x.sum() * 2

result2 = df.groupby('Group')['Value'].agg(custom_agg)
print(result2)

# 使用apply方法进行优化
result3 = df.groupby('Group')['Value'].apply(lambda x: x.sum() * 2)
print(result3)

Group
A     8
B    13
Name: Value, dtype: int64
Group
A    16
B    26
Name: Value, dtype: int64
Group
A    16
B    26
Name: Value, dtype: int64