在Python中进行数据清洗时，可以采取以下几种策略来提高处理效率：
- 使用Pandas库：Pandas是一个强大的数据处理库，它提供了DataFrame和Series等数据结构，可以方便地进行数据清洗、过滤、聚合等操作。使用Pandas可以大大提高数据处理的效率。
- 向量化操作：避免使用Python原生的循环语句，而是利用Pandas和NumPy等库提供的向量化操作，可以大大提高数据处理的效率。向量化操作可以一次性对多个数据进行操作，而不需要使用循环语句逐个处理。
- 减少数据类型转换：在进行数据处理时，尽量减少数据类型的转换，因为数据类型转换会消耗大量的时间和计算资源。例如，可以将所有的数据都转换为整型或浮点型，而不是使用不同的数据类型来存储相同的数据。
- 使用高效的算法和数据结构：选择合适的算法和数据结构也可以提高数据处理的效率。例如，可以使用哈希表（HashSet）来快速查找数据，或者使用排序算法（如快速排序）来对数据进行排序。
- 并行处理：利用多核CPU的优势，将数据分割成多个部分，然后使用多个线程或进程并行处理这些部分，可以大大提高数据处理的效率。Python提供了多线程和多进程库，可以方便地进行并行处理。
- 使用C++扩展库：对于一些复杂的计算任务，可以使用C++扩展库来提高计算速度。Python提供了Cython和ctypes等工具，可以将C++代码嵌入到Python中，从而提高数据处理的效率。
- 优化代码逻辑：最后，优化代码逻辑也是提高数据处理效率的关键。可以通过避免不必要的计算、减少循环次数、使用更快的算法等方式来优化代码逻辑。
总之，在Python中进行数据清洗时，需要根据实际情况选择合适的策略来提高处理效率。同时，需要注意代码的可读性和可维护性，以便于后续的优化和维护工作。