以下是一个不使用pandas来融化一个大数据框的解决方法的示例代码：

# 定义融化函数
def melt_dataframe(dataframe, id_vars, value_vars):
    melted_data = []
    for index, row in dataframe.iterrows():
        for col in value_vars:
            melted_data.append({**{var: row[var] for var in id_vars}, 'variable': col, 'value': row[col]})
    melted_dataframe = pd.DataFrame(melted_data)
    return melted_dataframe

# 示例数据框
data = {'id': [1, 2, 3],
        'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'age': [25, 30, 35],
        'salary_2020': [50000, 60000, 70000],
        'salary_2021': [55000, 65000, 75000]}

df = pd.DataFrame(data)

# 定义id和value变量
id_vars = ['id', 'name', 'age']
value_vars = ['salary_2020', 'salary_2021']

# 调用融化函数
melted_df = melt_dataframe(df, id_vars, value_vars)

在上述示例代码中，我们首先定义了一个melt_dataframe函数，它接受一个数据框、id变量和value变量作为输入，并通过迭代数据框的每一行来创建一个新的融化数据框。融化数据框的每一行包含id变量、variable变量（来自value_vars）和value变量（来自value_vars对应的列）。最后，我们调用melt_dataframe函数来融化示例数据框df，并将结果存储在melted_df中。