使用DataFrame.to_pickle将Pandas Dataframe导出为.pkl会保留导入时我列的dtype吗？

Question

问题摘要

我一直在远程计算机上处​​理大型数据集，而其内存比台式机还要多。为了准备在笔记本电脑上使用的数据，我仔细研究并更改了原始数据的许多dtypes，以帮助减少数据帧将占用的内存量。

如果我将数据框另存为.pkl文件，当在笔记本电脑上打开数据框时，它将以正确的dtypes（和较小的内存大小）加载吗？

我在几个地方搜索过，还没有找到任何确定性的文档或对此问题的答案，所以我觉得最好问一下并让其他人找到答案，这样他们就不必这样做了。艰辛的道路。

更改dtype之前的DataFrame

df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 15397309 entries, 0 to 15397308
Data columns (total 7 columns):
commentor                object
comment_time             int64
comment_id               int64
parent_id                int64
comment_deleted          bool
comment_dead             bool
parent_author            object
dtypes: bool(2), int64(3), object(2)
memory usage: 2.9+ GB

更改dtype之后的DataFrame（以及保存后运行pd.read_pickle（）时我希望如何加载它）

df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 15397309 entries, 0 to 15397308
Data columns (total 7 columns):
commentor                category
comment_time             int32
comment_id               int32
parent_id                int32
comment_deleted          bool
comment_dead             bool
parent_author            category
dtypes: bool(2), category(2), int32(3)
memory usage: 1.3+ GB