Pandas-用np.where()和iterrow()填充缺失的数据..but太慢了，请告诉我如何改进

import pandas as pd

# 假设df是你的DataFrame对象
df.fillna(value=0)  # 使用指定值填充缺失数据，这里将缺失值填充为0
df.fillna(method='ffill')  # 使用前一个值填充缺失数据
df.fillna(method='bfill')  # 使用后一个值填充缺失数据

import pandas as pd
import numpy as np

# 假设df是你的DataFrame对象
def fill_missing_data(row):
    # 自定义函数来填充缺失数据，这里将缺失值填充为均值
    row.fillna(value=row.mean(), inplace=True)
    return row

df = df.apply(fill_missing_data, axis=1)

import pandas as pd

# 假设df是你的DataFrame对象
df.interpolate(method='linear', inplace=True)  # 使用线性插值填充缺失数据