ParserError: Unknown string format: 2022-06-10 00:00:

这个错误通常是由于 Pandas 中的 `read_csv()` 函数在读取文件时，无法识别时间字符串的格式导致的。你需要指定正确的时间格式，让 Pandas 能够正确地将时间字符串转换为时间格式。可以尝试使用以下方法解决这个问题：

首先检查一下你的 CSV 文件是否包含正确的时间格式。如果时间格式不正确，可以尝试使用 Excel 或文本编辑器等工具进行修改。

如果时间格式正确，那么你需要在 `read_csv()` 函数中添加一个 `parse_dates` 参数来指定时间列的格式。例如，如果你的时间列名为 `date`，时间格式为 `%Y-%m-%d %H:%M:%S`，可以像下面这样指定：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('your_file.csv', parse_dates=['date'], date_parser=lambda x: pd.to_datetime(x, format='%Y-%m-%d %H:%M:%S', errors='coerce'))

这里使用了 `parse_dates` 参数来指定时间列名为 `date`，并通过 `date_parser` 参数指定了时间格式为 `%Y-%m-%d %H:%M:%S`。`errors='coerce'` 表示将无法转换的值设置为 NaT（Not a Time）。

如果你的 CSV 文件中有多个时间列，可以将时间列名放在一个列表中传递给 `parse_dates` 参数。例如：

df = pd.read_csv('your_file.csv', parse_dates=['date', 'date_received'], date_parser=lambda x: pd.to_datetime(x, format='%Y-%m-%d %H:%M:%S', errors='coerce'))

这里将 `date` 和 `date_received` 列都指定为时间列，并使用相同的时间格式进行转换。