Python pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.idxmin（）非常慢，如何使代码更快？

我正在尝试执行与SQL group by相同的操作，并获取最小值：

select id,min(value) ,other_fields...
from table
group by ('id')

我试过：

dfg = df.groupby('id', sort=False)
idx = dfg['value'].idxmin()
df = df.loc[idx, list(df.columns.values)]

但是第2行idxmin（）在df中的~4M列上花费了半个多小时，其中group by花费的时间不到1秒，我缺少的是它应该花费那么长的时间吗？如何使这一过程更快？在纯SQL中会更快吗？

使用替代和：

df1 = df.sort_values(by=['value']).drop_duplicates('id', keep='first')