ParserError: month must be in 1..12: 202206

这个错误通常是由于你指定的时间格式中包含了错误的月份导致的。在默认的时间格式中，月份应该是 1 到 12 之间的整数，如果月份不在这个范围内，就会出现这个错误。你需要检查一下你的时间格式，确认其中的月份是否正确，并进行修改。

如果你使用 Pandas 中的 `read_csv()` 函数读取 CSV 文件，并指定了时间列的格式，可以在 `date_parser` 参数中指定一个函数来将时间字符串转换为时间格式。例如，如果你的时间格式为 `%Y%m`，可以使用以下代码进行转换：

import pandas as pd

def parse_date(date_str):
    year = int(date_str[:4])
    month = int(date_str[4:])
    return pd.Timestamp(year=year, month=month, day=1)

df = pd.read_csv('your_file.csv', parse_dates=['date'], date_parser=parse_date)

这里定义了一个 `parse_date()` 函数，用于将时间字符串转换为 Pandas 中的 `Timestamp` 对象。在函数中，首先通过字符串切片将年份和月份分离出来，然后使用 `pd.Timestamp()` 函数创建一个时间戳对象，并将年份和月份作为参数传递进去。最后将 `parse_date()` 函数传递给 `date_parser` 参数，用于将时间字符串转换为时间格式。