解决to_csv存储效率低的一个方案

总所周知，pandas在分析领域是一个很强大的包，然而，在使用to_csv的时候，随着数据量的增大，存储效率成线性下降，这个时候我们可以选择pickle来进行替代，（当然，数据量不大的时候，to_csv还是很好用的）
关于pickle的详细使用可以参考网址：
http://www.cnblogs.com/lincappu/p/8296078.html

附上代码:

# 对数据（对象）进行存储
import pickle
# 注意：python中的write函数默认使用的是二进制进行写，所以
# 这里的mode需要时 wb，使用二进制写文件的效率要高
file1 = open('D:/nihao2.pkl','wb')
pickle.dump(df,file1)
file1.close()

# In[]:
# 对数据（对象）进行读取
file1 = open('D:/nihao2.pkl','rb')
data = pickle.load(file1)

file1.close()