Pandas DataFrame有to_pickle函数，这对于保存DataFrame非常有用:

import pandas as pd

a = pd.DataFrame({'A':[0,1,0,1,0],'B':[True, True, False, False, False]})
print a
#    A      B
# 0  0   True
# 1  1   True
# 2  0  False
# 3  1  False
# 4  0  False

a.to_pickle('my_file.pkl')

b = pd.read_pickle('my_file.pkl')
print b
#    A      B
# 0  0   True
# 1  1   True
# 2  0  False
# 3  1  False
# 4  0  False

虽然已经有一些答案，我找到了一个很好的比较，他们尝试了几种方法来序列化熊猫数据框架:有效地存储熊猫数据框架。

他们比较:

pickle:原始ASCII数据格式 cPickle，一个C库 Pickle-p2:使用更新的二进制格式 Json: standardlib Json库 json-no-index:类似json，但没有索引 msgpack:二进制JSON替代品 CSV hdfstore: HDF5存储格式

在他们的实验中，他们序列化了一个包含1,000,000行的DataFrame，并分别测试了两列:一列是文本数据，另一列是数字。他们的免责声明说:

您不应该相信以下内容适用于您的数据。您应该查看自己的数据并自己运行基准测试

他们提到的测试源代码可以在网上找到。由于这段代码不能直接工作，我做了一些小更改，您可以在这里看到:serialize.py 我得到了以下结果:

他们还提到，通过将文本数据转换为分类数据，序列化速度要快得多。在他们的测试中，大约是10倍的速度(另见测试代码)。

编辑:pickle的时间比CSV的时间长可以用所使用的数据格式来解释。默认情况下，pickle使用可打印的ASCII表示，这会生成更大的数据集。然而，从图中可以看出，使用更新的二进制数据格式(版本2,pickle-p2)的pickle加载时间要短得多。

其他参考资料:

在“最快的Python库来读取CSV文件”这个问题中，有一个非常详细的答案，它比较了不同的库来读取CSV文件的基准。结果是，对于读取csv文件，numpy.fromfile是最快的。 另一个序列化测试 显示msgpack, usjson和cPickle在序列化中是最快的。

泡菜很好!

import pandas as pd
df.to_pickle('123.pkl')    #to save the dataframe, df to 123.pkl
df1 = pd.read_pickle('123.pkl') #to load 123.pkl back to the dataframe df

Pyarrow跨版本兼容性

总的来说，pyarrow/feather(来自pandas/msgpack的弃用警告)。然而，我有一个挑战与pyarrow的瞬态在规范中的数据序列化pyarrow 0.15.1不能反序列化与0.16.0 ARROW-7961。我使用序列化使用redis，所以必须使用二进制编码。

我重新测试了各种选择(使用jupyter笔记本电脑)

import sys, pickle, zlib, warnings, io
class foocls:
    def pyarrow(out): return pa.serialize(out).to_buffer().to_pybytes()
    def msgpack(out): return out.to_msgpack()
    def pickle(out): return pickle.dumps(out)
    def feather(out): return out.to_feather(io.BytesIO())
    def parquet(out): return out.to_parquet(io.BytesIO())

warnings.filterwarnings("ignore")
for c in foocls.__dict__.values():
    sbreak = True
    try:
        c(out)
        print(c.__name__, "before serialization", sys.getsizeof(out))
        print(c.__name__, sys.getsizeof(c(out)))
        %timeit -n 50 c(out)
        print(c.__name__, "zlib", sys.getsizeof(zlib.compress(c(out))))
        %timeit -n 50 zlib.compress(c(out))
    except TypeError as e:
        if "not callable" in str(e): sbreak = False
        else: raise
    except (ValueError) as e: print(c.__name__, "ERROR", e)
    finally: 
        if sbreak: print("=+=" * 30)        
warnings.filterwarnings("default")

对我的数据帧(在出jupyter变量)具有以下结果

pyarrow before serialization 533366
pyarrow 120805
1.03 ms ± 43.9 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 50 loops each)
pyarrow zlib 20517
2.78 ms ± 81.8 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 50 loops each)
=+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+=
msgpack before serialization 533366
msgpack 109039
1.74 ms ± 72.8 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 50 loops each)
msgpack zlib 16639
3.05 ms ± 71.7 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 50 loops each)
=+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+=
pickle before serialization 533366
pickle 142121
733 µs ± 38.3 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 50 loops each)
pickle zlib 29477
3.81 ms ± 60.4 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 50 loops each)
=+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+=
feather ERROR feather does not support serializing a non-default index for the index; you can .reset_index() to make the index into column(s)
=+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+=
parquet ERROR Nested column branch had multiple children: struct<x: double, y: double>
=+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+==+=

羽毛和拼花不适合我的数据框架。我将继续使用pyarrow。但是我会补充腌黄瓜(没有压缩)。写入缓存时，存储pyarrow和pickle序列化表单。如果pyarrow反序列化失败，则从缓存读取回退到pickle时。

Numpy文件格式对于数字数据来说非常快

我更喜欢使用numpy文件，因为它们快速且易于使用。 下面是一个简单的基准测试，用于保存和加载一个包含100万个点的1列数据框架。

import numpy as np
import pandas as pd

num_dict = {'voltage': np.random.rand(1000000)}
num_df = pd.DataFrame(num_dict)

使用ipython的%%timeit魔法函数

%%timeit
with open('num.npy', 'wb') as np_file:
    np.save(np_file, num_df)

输出为

100 loops, best of 3: 5.97 ms per loop

将数据加载回数据框架

%%timeit
with open('num.npy', 'rb') as np_file:
    data = np.load(np_file)

data_df = pd.DataFrame(data)

输出为

100 loops, best of 3: 5.12 ms per loop

不坏!

CONS

如果您使用python 2保存numpy文件，然后尝试使用python 3打开，则会出现问题(反之亦然)。

如前所述，有不同的选项和文件格式(HDF5, JSON, CSV, parquet, SQL)来存储数据帧。然而，pickle不是一级公民(取决于你的设置)，因为:

泡菜是一个潜在的安全隐患。形成pickle的Python文档:

警告pickle模块不安全 恶意构造的数据。对象接收的数据永远不能解pickle 不受信任或未经身份验证的源。

泡菜很慢。找到这里和这里的基准。

根据您的设置/使用情况，这两个限制都不适用，但我不建议将pickle作为pandas数据帧的默认持久性。