最简单的方法是使用to_pickle来pickle它:

df.to_pickle(file_name)  # where to save it, usually as a .pkl

然后你可以使用以下命令将其加载回来:

df = pd.read_pickle(file_name)

注意:在0.11.1之前，save和load是唯一的方法(现在它们已被弃用，分别支持to_pickle和read_pickle)。

另一个流行的选择是使用HDF5 (pytables)，它为大型数据集提供了非常快的访问时间:

import pandas as pd
store = pd.HDFStore('store.h5')

store['df'] = df  # save it
store['df']  # load it

更高级的策略在烹饪书中讨论。

从0.13开始，也有msgpack，它可能在互操作性方面更好，作为JSON的更快替代品，或者如果你有python对象/文本较多的数据(参见这个问题)。

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。

to_pickle()的另一个非常新鲜的测试。

我总共有25个.csv文件要处理，最终的数据框架由大约2M项组成。

(注意:除了加载.csv文件，我还操作了一些数据，并通过新列扩展数据帧。)

浏览所有25个.csv文件并创建dataframe大约需要14秒。

从pkl文件加载整个数据帧的时间不到1秒

Arctic是一个高性能的Pandas, numpy和其他数值数据的数据存储。它位于MongoDB之上。也许对于OP来说有点过分了，但对于其他无意中看到这篇文章的人来说，值得一提

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

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