比pandas groupby更快的数据分组方式

是使用Dask库的分布式计算功能。Dask是一个灵活的并行计算库，可以在单机或分布式集群上运行，提供了类似于pandas的API，但可以处理大规模数据集。

Dask的数据分组方式比pandas groupby更快的原因在于其采用了延迟计算和分布式计算的策略。具体而言，Dask将数据集划分为多个小块，每个小块可以在不同的计算节点上并行处理。这种分布式计算的方式可以充分利用多核CPU和分布式集群的计算资源，从而加快数据分组的速度。

Dask的数据分组方式适用于需要处理大规模数据集的场景，例如大型数据分析、机器学习和数据挖掘等。通过使用Dask，可以在分布式环境下高效地进行数据分组操作，提高数据处理的效率和性能。

腾讯云提供了适用于大规模数据处理的产品，例如TencentDB for TDSQL、TencentDB for MongoDB和TencentDB for Redis等。这些产品可以与Dask结合使用，提供高性能的数据存储和计算能力，满足用户在云计算领域的需求。

更多关于Dask的信息和使用方法，可以参考腾讯云的官方文档：Dask官方文档。