在處理大數據集時，使用pandas庫的astype()方法可能會導致內存不足或性能下降。為了解決這個問題，可以采用以下幾種方法：

1. 分塊處理：將大數據集分成較小的數據塊，然后對每個數據塊執行astype()操作。最后，將結果合并到一起。這可以通過pandas.read_csv()函數的chunksize參數實現。

import pandas as pd

chunksize = 10**6  # 每塊的大小
for chunk in pd.read_csv('large_dataset.csv', chunksize=chunksize):
    chunk_astype = chunk.astype({'column_name': 'new_dtype'})
    # 處理數據塊，例如計算、過濾等
    # ...
    # 將處理后的數據塊保存到磁盤或數據庫中
    # ...

2. 使用dask庫：Dask是一個并行計算庫，可以處理比內存更大的數據集。它可以與pandas API兼容，使得在處理大數據集時更加容易。

import dask.dataframe as dd

df = dd.read_csv('large_dataset.csv')
df_astype = df.astype({'column_name': 'new_dtype'})
# 處理數據，例如計算、過濾等
# ...
# 將處理后的數據保存到磁盤或數據庫中
# ...

3. 優化內存使用：在執行astype()操作之前，可以使用pandas.DataFrame.astype()方法的memory_usage參數來查看數據類型的內存使用情況。然后，可以嘗試將數據類型轉換為更節省內存的類型。

# 查看當前數據類型的內存使用情況
print(df.dtypes)

# 將數據類型轉換為更節省內存的類型
df = df.astype({'column_name': 'category'})  # 例如，將整數列轉換為類別類型

4. 使用數據庫：如果可能的話，可以將大數據集存儲在數據庫中，然后使用SQL查詢來執行類型轉換。這種方法通常比在Python中處理數據更加高效。

總之，處理大數據集時，需要根據具體情況選擇合適的方法。分塊處理、使用Dask庫、優化內存使用和數據庫方法都是可行的解決方案。