就存储而言，熊猫是否是导入大量数据的最简便的途径？

Question

我正在通过Python设置监视服务，该服务将查询Web API。它将做很多简单的事情，例如计算返回的记录数并跟踪每个查询的往返时间。返回的实际数据除了记录的数量外没有任何关系，但这是一个无用的代码段：

     Value             Timestamp UnitsAbbreviation  Good  Questionable  Substituted
0        0  2019-04-01T02:50:40Z                    True         False        False
1        0  2019-04-01T02:50:40Z                    True         False        False
2        0  2019-04-01T02:55:40Z                    True         False        False
3        0  2019-04-01T02:55:40Z                    True         False        False
4        0  2019-04-01T03:00:40Z                    True         False        False
5        0  2019-04-01T03:00:40Z                    True         False        False

由于我的数据位于OSI PI中，因此我最初是使用将数据加载到Dataframe中的库的。某些时候，所有数据都以JSON的形式返回，但是该库会将其提取到Dataframe中。我不得不想到一个数据框拥有比我需要做的功能强大得多的功能。我希望它比其他方法消耗更多的内存。

所以我有两个问题：

1. 在我的用例中，有没有更简便，更有效的方法来访问API，安排往返事件的时间并计算记录数？

2. 通常，数据框有多重，什么是较轻/便宜的替代品？