在处理大数据集时，直接使用pandas的crosstab函数可能会遇到性能问题。对于非常大的数据集，以下是一些优化方法：
- 数据分片：将数据集按特定键拆分成多个较小的分区，每个分区存储特定范围或值的数据。这可以提高读取和写入效率，因为只需要访问与查询相关的数据分区。
- 多线程并行导入：优化线程数量，避免过多线程导致系统资源竞争；选择最佳线程数量，最大限度利用系统资源和避免线程阻塞。
- 索引预先创建：预先生成索引可为插入新数据创建预定义路径，消除在插入过程中创建索引的开销，从而大幅缩短数据插入时间。
- 选择性索引：仅为表中唯一或不经常更改的列创建索引，从而减小索引大小并减少维护开销。
- 分区索引管理：将大型表划分为较小的分区，并为每个分区创建单独的索引，可提高索引的管理性。
- 聚集索引：将表中的数据按索引键顺序排列，从而减少数据碎片，并优化数据访问和更新操作。
- 内存中索引：将索引存储在服务器内存中，从而消除从磁盘检索索引的开销，显著提高查询速度。
- 分批次插入：将待插入数据按一定数量(如1000行/批次)分批次插入，避免一次性插入大量数据造成系统资源占用过多而导致性能下降。
通过上述方法，可以在处理大数据集时提高crosstab函数的效率。需要注意的是，这些方法可能需要根据具体的数据集和硬件资源进行调整和优化。