如果你不想使用Databricks Runtime的Delta Lake，并且想要使用其他方法来处理数据，你可以考虑以下解决方案：

1. 使用Apache Spark来处理数据：

   from pyspark.sql import SparkSession
   
   # 创建SparkSession
   spark = SparkSession.builder \
       .appName("Delta Lake Example") \
       .getOrCreate()
   
   # 读取数据
   df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)
   
   # 处理数据
   # ...
   
   # 保存数据
   df.write.csv("output.csv", header=True)
   

2. 使用Pandas来处理数据：

   import pandas as pd
   
   # 读取数据
   df = pd.read_csv("data.csv")
   
   # 处理数据
   # ...
   
   # 保存数据
   df.to_csv("output.csv", index=False)
   

3. 使用其他数据处理工具，如Apache Hive、Apache Hadoop等，根据你的具体需求选择合适的工具进行处理。

请注意，这些解决方案可能不具备Delta Lake所提供的一些特性，例如ACID事务、数据版本控制等。因此，在选择替代方案时，你需要根据具体的需求和情况进行评估和权衡。