df.isna().sum()无法处理巨型数据集

df.isna().sum()是一个用于统计数据集中缺失值数量的函数。然而，对于巨型数据集来说，该函数可能会面临一些挑战，例如内存消耗过大、计算时间过长等问题。为了处理这些问题，可以采取以下几种方法：

1. 分块处理：将巨型数据集分成多个较小的块，然后逐块进行缺失值统计。这样可以减少内存消耗，并且可以并行处理不同的块，提高计算效率。
2. 采样估计：对于巨型数据集，可以通过采样的方式来估计缺失值的数量。通过随机抽取一部分样本进行缺失值统计，然后根据采样结果进行推断，从而得到整个数据集的缺失值数量的估计值。
3. 使用专门的分布式计算框架：对于特别大的数据集，可以使用分布式计算框架，如Apache Hadoop、Apache Spark等，这些框架可以在多台计算机上并行处理数据，从而提高计算速度和处理能力。
4. 使用专门的缺失值处理工具：针对巨型数据集的缺失值处理，可以使用一些专门的工具或库，如Dask、Modin等，它们提供了更高效的缺失值处理方法，可以处理大规模数据集的缺失值统计。

总之，对于巨型数据集的缺失值统计，需要考虑内存消耗和计算效率等问题，并采取相应的处理方法来解决。在腾讯云的产品中，可以使用腾讯云的大数据计算服务TencentDB、腾讯云分布式计算服务Tencent Cloud Batch等来处理巨型数据集的缺失值统计。具体产品介绍和链接地址可以参考腾讯云官方网站。