在Python中进行数据清洗时，可以采取以下几种方法来提高效率：
使用pandas库：pandas是一个非常强大的数据处理库，提供了快速、灵活的数据结构和数据分析工具。使用pandas可以大大提高数据清洗的效率。
向量化操作：避免使用循环，尽量使用向量化操作，这样可以利用底层优化，提高计算速度。例如，使用numpy的向量化操作代替Python的for循环。
使用内置函数和方法：Python有很多内置的函数和方法可以帮助你快速清洗数据，例如str.strip()用于去除字符串两端的空白字符，replace()用于替换字符串中的特定值等。
利用多核处理器：可以使用Python的多线程或多进程库（如threading和multiprocessing）来并行处理数据，从而提高数据清洗的速度。
使用Dask库：Dask是一个并行计算库，可以处理比内存更大的数据集。它可以与pandas和numpy等库无缝集成，提供类似的功能，但可以在多个处理器核心上并行运行。
数据类型转换：在数据清洗过程中，尽量将数据类型转换为更高效的数据类型，例如将整数转换为浮点数，或者使用category类型来存储有限数量的唯一值。
使用适当的数据结构：根据数据的特点选择合适的数据结构，例如使用集合（set）来去除重复元素，使用字典（dict）来存储键值对等。
避免不必要的复制：在处理数据时，尽量避免不必要的复制操作，因为这会增加内存消耗和计算时间。可以使用pandas的inplace参数来进行原地操作。
使用缓存：对于重复执行的数据清洗任务，可以将结果缓存起来，以便在需要时直接使用，避免重复计算。
代码优化：不断优化代码，减少不必要的计算和内存消耗。例如，可以使用列表推导式来替代循环，使用生成器表达式来处理大数据集等。