在没有循环的情况下从pandas数据帧构建频率字典

的方法是使用value_counts()函数。

value_counts()函数是pandas库中用于计算数据的唯一值和它们的频率的函数。它返回一个包含唯一值作为索引，频率作为值的Series对象。

下面是从pandas数据帧构建频率字典的步骤：

1. 导入pandas库：import pandas as pd
2. 创建一个数据帧：df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3, 3, 4, 4, 4], 'col2': ['a', 'b', 'c', 'c', 'd', 'd', 'd']})
3. 使用value_counts()函数计算频率：freq_dict = df['col1'].value_counts().to_dict()

这样就得到了一个频率字典freq_dict，其中键是唯一值，值是对应的频率。

value_counts()函数还有一些常用的参数，例如normalize用于计算相对频率而不是绝对频率。如果想要计算多个列的频率字典，可以对多个列使用value_counts()函数并合并结果。

pandas数据帧构建频率字典的应用场景包括统计分析、数据清洗、数据可视化等。

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注意：以上仅为示例答案，实际情况中可能需要根据具体需求和环境选择合适的解决方案。