在Python中，fillna()函数通常用于填充缺失值
使用内置方法：Pandas库提供了一些内置方法来填充缺失值，如ffill()、bfill()和pad()等。这些方法比fillna()更快，因为它们专门针对特定类型的填充操作进行了优化。
使用inplace=True参数：当你使用fillna()函数时，可以添加inplace=True参数，这样就可以直接修改原始DataFrame，而不是创建一个新的DataFrame。这将节省内存并提高性能。
选择合适的填充方法：根据你的数据和需求选择合适的填充方法。例如，如果你想用前一个有效值填充缺失值，可以使用method='ffill'；如果你想用后一个有效值填充缺失值，可以使用method='bfill'。
限制填充范围：如果你只想填充连续的缺失值，可以使用limit参数来限制填充的范围。这将减少计算量并提高性能。
使用NumPy：如果你需要处理大量数据，可以考虑使用NumPy库。NumPy通常比Pandas更快，因为它是用C语言编写的。你可以使用numpy.nan_to_num()函数将缺失值替换为指定的值。
分块处理：如果你的数据集非常大，可以考虑将其分成多个块进行处理。这样可以减少内存使用并提高性能。
使用多线程或多进程：如果你的计算机有多个CPU核心，可以考虑使用多线程或多进程来并行处理数据。Python的concurrent.futures库提供了一种简单的方法来实现这一点。
优化数据类型：在处理数据之前，确保将数据类型转换为最适合的类型。例如，将整数列转换为整数类型，将浮点数列转换为浮点数类型。这将减少内存使用并提高性能。
删除不必要的列：在处理数据之前，删除不包含有用信息的列。这将减少内存使用并提高性能。
使用Just-In-Time (JIT) 编译器：如果你的代码包含复杂的计算，可以考虑使用Just-In-Time编译器（如Numba）来加速代码执行。这将减少计算时间并提高性能。
通过应用这些技巧，你可以显著提高fillna()函数的性能。
