はじめに

データ読み込みに毎回何十秒もかかっていたらデータ分析どころではありません。
pickleで保存したら速いようなのでその方法と欠点をまとめます。

csvをpickleで保存する

import pandas as pd

df = pd.read_csv("/Users/data/alldata.csv")

csvを読み込んで

df.to_pickle('alldata.pickle')

これでpickleが出力されます。

df = pd.read_pickle('/Users/data/alldata.pickle')

適切なパスを指定して読み込みます。

ちなみに各々かかる時間を計測すると、

%time df1 = pd.read_pickle('/Users/data/alldata.pickle')
%time df2 = pd.read_csv('/Users/data/alldata.csv')

CPU times: user 3.36 s, sys: 2.86 s, total: 6.22 s
Wall time: 6.82 s
CPU times: user 29.2 s, sys: 8.65 s, total: 37.8 s
Wall time: 42 s

6倍ほどの差があるようです。

pickle速いから全部それでいいや、という訳ではなく、csvはデータが破損してもまだ救いようがありますがpickleは厳しいです。
大事なデータはcsvとpickle両方とも出力しておくのが良いでしょう。