实现数据的高效二进制格式存储最简单的办法之一是使用Python内置的pickle序列化。pandas对象都有一个用于将数据以pickle格式保存到磁盘上的to_pickle方法：

你可以通过pickle直接读取被pickle化的数据，或是使用更为方便的pandas.read_pickle：

注意：pickle仅建议用于短期存储格式。其原因是很难保证该格式永远是稳定的；今天pickle的对象可能无法被后续版本的库unpickle出来。虽然我尽力保证这种事情不会发生在pandas中，但是今后的某个时候说不定还是得“打破”该pickle格式。

pandas内置支持两个二进制数据格式：HDF5和MessagePack。下一节，我会给出几个HDF5的例子，但我建议你尝试下不同的文件格式，看看它们的速度以及是否适合你的分析工作。pandas或NumPy数据的其它存储格式有：

HDF5是一种存储大规模科学数组数据的非常好的文件格式。它可以被作为C标准库，带有许多语言的接口，如Java、Python和MATLAB等。HDF5中的HDF指的是层次型数据格式（hierarchical data format）。每个HDF5文件都含有一个文件系统式的节点结构，它使你能够存储多个数据集并支持元数据。与其他简单格式相比，HDF5支持多种压缩器的即时压缩，还能更高效地存储重复模式数据。对于那些非常大的无法直接放入内存的数据集，HDF5就是不错的选择，因为它可以高效地分块读写。

虽然可以用PyTables或h5py库直接访问HDF5文件，pandas提供了更为高级的接口，可以简化存储Series和DataFrame对象。HDFStore类可以像字典一样，处理低级的细节：

HDF5文件中的对象可以通过与字典一样的API进行获取：

HDFStore支持两种存储模式，’fixed’和’table’。后者通常会更慢，但是支持使用特殊语法进行查询操作：