Pandas 在分组数据帧上计算分位数的最快方法是什么？

我正在从熊猫数据框创建每月的日变化图。我需要绘制平均值、中值或任何分位数。我能够正确地实现它，但对于大数据，分位数计算要比平均值或中值计算慢得多。有没有更快的方法来实现这一点

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime as dt

date_range = pd.date_range(start=dt.datetime(2018,1,1,00,00), end=dt.datetime(2018,12,31,23,59), freq='1min')
N = len(date_range)
df = pd.DataFrame({'Test': np.random.rand(N)}, index=date_range)
df['Time'] = df.index.time
df['Month'] = df.index.month

time_mean_median = dt.datetime(2019,1,1,0,0,0)
time_qunatiles = dt.datetime(2019,1,1,0,0,0)
for i in range(12):
    df_month = df[['Test', 'Time']].loc[df['Month'] == i + 1]
    start_time = dt.datetime.now()
    df1_group = df[['Test', 'Time']].groupby('Time').agg([np.mean, np.median])
    time_mean_median += dt.datetime.now()-start_time

    quantiles = [0.23, 0.72]
    start_time = dt.datetime.now()
    df2_group = df[['Test', 'Time']].groupby('Time').quantile(q=quantiles).unstack()
    time_qunatiles += dt.datetime.now() - start_time


print('Mean/median computation time {}'.format(time_mean_median.time()))
print('Quantile computation time {}'.format(time_qunatiles.time()))

在本例中，我得到的平均/中值总计算时间约为0.7秒，而分位数计算的时间几乎为12秒