这是使用groupby、apply和join的最快/pythonian方式吗？

使用groupby、apply和join是一种常见的数据处理方式，但并不一定是最快的方式，也不是唯一的pythonian方式。具体最快的方式取决于数据的规模和结构，以及具体的需求。

groupby是一种按照指定的列对数据进行分组的操作，apply可以对每个分组应用自定义的函数进行处理，join则是将多个数据集按照指定的列进行连接。

在某些情况下，使用groupby、apply和join可能会导致性能问题，特别是当数据量很大时。此时，可以考虑使用其他更高效的方法，例如使用numpy或pandas库中的向量化操作，或者使用数据库进行数据处理。

对于python开发者来说，可以使用pandas库来进行数据处理。Pandas提供了丰富的数据处理和分析功能，可以高效地处理大规模数据集。在使用pandas时，可以使用groupby、apply和join等操作，但也可以考虑使用其他更高效的函数和方法，例如使用merge、concat等函数进行数据合并，使用transform函数进行分组计算等。

总之，最快的方式取决于具体情况，需要根据数据规模、结构和需求来选择合适的方法。在实际应用中，可以根据具体情况进行性能测试和优化，选择最适合的方式来处理数据。