我有数据框，我使用to_dict将其转换为字典。这里有示例代码。
data = data_raw.head(1000)
start = time.time()
model = data.set_index('modelid-a')['modelname-a'].to_dict()
end = time.time()
print('Finished model')
print(end - start)
对于1000行，计算时间为0.002429秒。
对于2000行，计算时间为0.002743秒。
对于5000行，计算时间为0.004242秒。
对于10,000行，计算时间为0.008217秒。
对于20,000行，计算时间为0.571163秒。
对于50,000行，计算时间为19.83438秒。
对于70,000行，计算时间为47.33981秒。
当我达到150,000时，计算时间为1789秒。
这很痛苦。
我可以做些什么来优化它？