有没有更好的方法在多个条件下使用map函数来做熊猫groupby？

import itertools

# 假设有一个包含多个条件的数据列表
data = [
    {'name': 'Alice', 'category': 'A', 'value': 10},
    {'name': 'Bob', 'category': 'B', 'value': 20},
    {'name': 'Alice', 'category': 'B', 'value': 30},
    {'name': 'Bob', 'category': 'A', 'value': 40},
    {'name': 'Alice', 'category': 'A', 'value': 50}
]

# 定义多条件的排序顺序
sort_order = ['name', 'category']

# 使用map函数结合itertools.groupby实现多条件分组
grouped_data = []
for key, group in itertools.groupby(sorted(data, key=lambda x: [x[k] for k in sort_order]), key=lambda x: [x[k] for k in sort_order]):
    grouped_data.append({'key': key, 'values': list(group)})

# 打印分组结果
for group in grouped_data:
    print('Key:', group['key'])
    print('Values:', group['values'])
    print('---')