使用Dask库可以实现比Pandas groupby更快的数据分组方法。Dask是一个用于并行计算的灵活的Python库，可以处理大型数据集。

下面是一个使用Dask进行数据分组的示例代码：

import dask.dataframe as dd

# 创建Dask DataFrame
df = dd.from_pandas(pandas_df, npartitions=4)  # 将Pandas DataFrame转换为Dask DataFrame

# 使用groupby进行数据分组
grouped = df.groupby('column_name')

# 调用聚合函数进行计算
result = grouped.sum().compute()  # 使用.compute()方法将结果计算出来

# 将结果转换为Pandas DataFrame
result_df = result.compute().to_pandas()

在上述代码中，首先将Pandas DataFrame转换为Dask DataFrame，并指定分区数。然后，使用groupby方法对指定列进行数据分组。最后，可以使用各种聚合函数对分组后的数据进行计算。最后，使用.compute()方法将结果计算出来，并使用.to_pandas()方法将结果转换为Pandas DataFrame。

Dask在数据量大且需要并行计算时表现出色，因为它可以将计算任务分为多个块，分布式地并行处理。这种并行处理方法使得Dask在处理大型数据集时比Pandas更快。