下面给出了一个示例代码，演示了如何从Pandas Series和CSR矩阵填充一个ndarray数组。

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.sparse import csr_matrix

# 创建一个Pandas Series
series = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# 创建一个CSR矩阵
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
indices = np.array([0, 1, 2, 3, 4])
indptr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
matrix = csr_matrix((data, indices, indptr), shape=(5, 1))

# 创建一个ndarray数组
ndarray = np.empty(5, dtype=np.int64)

# 并行化填充ndarray数组
def fill_array(i):
    ndarray[i] = series[i] + matrix[i, 0]

# 使用多线程并行化填充ndarray数组
import concurrent.futures

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
    executor.map(fill_array, range(5))

# 打印填充后的ndarray数组
print(ndarray)

这个示例中，首先创建了一个Pandas Series和一个CSR矩阵。然后，创建了一个空的ndarray数组。接下来，定义了一个fill_array函数，用于填充ndarray数组的每个元素。最后，使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor和executor.map方法，以并行的方式调用fill_array函数来填充ndarray数组。

在这个示例中，我们假设了填充操作是可以并行化的，并且每个填充操作之间是相互独立的。如果你的实际情况不是这样，你可能需要进行一些适应性修改来确保正确性和性能。