Python 存储包含列表字段的数据帧的最快方法

我正在使用包含3个字段的pandas数据框：

• Id字段（例如1234）
• 文本字段（例如“某些文本”）
• 列表字段（例如：[som'，ome'，tex'，ext']）

使用

pd.DataFrame.to_csv（）

时，列表列存储为文本，加载回内存时必须重新转换。由于该表有300多万行，因此在使用加载过程

pd.read\u csv（path，encoding='latin-1'，converters={'list\u field'：eval}）时需要30分钟以上的时间

我曾尝试使用pandas函数为每个列表元素指定自己的行，保存分解表，然后在加载时使用
pd.DataFrame.group_by（）
进行聚合，但这似乎需要更长的时间

我也考虑过
json.dump（）/load（）
或
pickle
，但我的理解是，这些包也将列表存储为文本，必须在加载时进行转换

是否有一种有效/快速的方法来减少数据帧的加载时间？
您是否尝试过
df.to_pickle（'data.pkl'）
，然后
df=pd.read_pickle（'data.pkl'）
？@AndrejKesely在运行一些测试后，我可以确认加载pickle文件所需的时间相同。