我有一个报告的集合，可以用多种不同的方式分类。我试图根据TF-IDF获取这些报告的不同分组组合的关键字。我使用groupby（）函数来处理所有不同的组合，但是，当报告和类别的数量很大时，panda的groupby（）会变得非常慢。下面是我使用的代码示例：

df = pd.DataFrame({'cat1': ['apple', 'apple', 'banana', 'banana', 'banana', 'apple'],
                   'cat2': ['a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c'],
                   'cat3': ['x', 'y', 'x', 'y', 'x', 'y'],
                   'cat4': ['i', 'ii', 'ii', 'iii', 'i', 'i'],
                   'cat5': ['red', 'blue', 'green', 'green', 'blue', 'red'],
                   'Reports': [['abc', 'def'], ['ghi', 'jkl', 'mno'], ['pqr'], ['stu','vwx'], ['yz','ab','cd'], ['ef','gh']]})

categories = ['cat1', 'cat2', 'cat3','cat4','cat5']
groups = [list(combo) for combo in combinations(categories, 2)]

for group in groups:
    df1 = df.groupby([group[0], group[1]], as_index=False).agg({'Reports':'sum'})
    # Some other functions to process df1 to get top keywords

我看过一些关于groupby在stackoverflow上的替代方法的建议，然而，它们主要使用numpy数组来处理数值数据。我这里有一个字符串列表，有什么替代方法可以让我更快地处理数据？