pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.idxmin()非常慢，我怎样才能让我的代码更快呢？

要优化pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.idxmin()的执行速度，可以考虑以下几个方面的优化方法：

1. 数据预处理：确保数据集合适合进行分组操作。可以通过筛选、排序、去重等方式减少数据量，提高后续操作的效率。
2. 使用合适的数据结构：根据实际需求，选择合适的数据结构来存储和处理数据。例如，使用Series代替DataFrame，或者使用numpy数组代替pandas对象，可以提高计算效率。
3. 减少内存占用：使用合适的数据类型来存储数据，避免不必要的内存占用。可以使用pandas的astype()方法将数据类型转换为更小的类型，减少内存使用量。
4. 并行计算：利用多核处理器的并行计算能力，加速代码执行。可以使用pandas的groupby对象的apply()方法结合multiprocessing库实现并行计算。
5. 使用向量化操作：尽量避免使用循环和逐元素操作，而是使用pandas提供的向量化操作函数，如apply、map等，以提高计算效率。
6. 优化算法：根据实际需求，选择更高效的算法或方法来实现相同的功能。可以通过查阅文档、学习优化技巧等方式提升算法的效率。
7. 使用索引：合理使用索引可以加速数据的查找和访问。可以通过设置合适的索引、使用索引相关的方法和属性等方式提高代码执行效率。
8. 分批处理：如果数据量过大，无法一次性加载到内存中处理，可以考虑分批处理数据，减少内存压力。可以使用pandas的chunksize参数来实现分批处理。
9. 版本更新：及时更新pandas库的版本，以获取最新的性能优化和bug修复。

总之，优化代码的关键在于深入理解数据处理的需求和pandas库的特性，结合合适的优化方法和技巧，不断尝试和调整，以提高代码的执行效率。