pandas._libs.tslibs.np_datetime.OutOfBoundsDatetime: Out of bounds nanosecond timestamp: 1-Dec, at position 0

这个错误通常是由于日期时间数据超出了pandas支持的范围所引起的。在你的情况下，错误提示显示的是一个纳秒级别的时间戳超出了范围。可能有几种原因导致这个问题发生，比如数据输入错误、格式不正确或者是数据类型不匹配。

要解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤：
1. 检查输入的日期时间数据是否正确，确保没有输入错误的值。
2. 检查日期时间数据的格式是否符合要求，比如是否使用了正确的日期时间格式字符串。
3. 确保日期时间数据的类型与pandas要求的类型匹配，可以使用`pd.to_datetime()`函数将数据转换为正确的类型。
4. 如果你的数据中包含了纳秒级别的时间戳，并且这些时间戳超出了pandas所支持的范围，可以尝试将时间戳转换为更高级别的时间单位，比如微秒、毫秒或者秒。

希望这些方法可以帮助你解决问题！如果还有其他疑问，请随时提问。

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pandas._libs.tslibs.np_datetime.OutOfBoundsDatetime: Out of bounds nanosecond timestamp: 1-06-08 11:02:00

这个错误通常表示你的日期数据超出了pandas所能处理的范围。具体来说，这个错误可能是由于以下原因之一导致的：

- 日期数据格式错误：日期数据的格式应该是`YYYY-MM-DD HH:MM:SS`或`YYYY-MM-DD`，如果数据格式不正确，pandas就无法解析它们。
- 日期数据超出范围：pandas只能处理1678年到2262年之间的日期数据，如果数据超出了这个范围，就会出现这个错误。

你可以通过以下几种方法来解决这个问题：

- 检查数据格式：确保日期数据的格式正确，如果不正确，可以使用`pd.to_datetime()`函数将其转换为正确的格式。
- 检查数据范围：如果你的日期数据确实超出了pandas所能处理的范围，你可以考虑对数据进行修正，或者使用其他的工具来处理这些数据。

例如，你可以使用以下代码来检查和转换日期数据的格式：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('file.csv')

# 将日期列转换为日期类型
df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column'], errors='coerce')

# 检查是否有无效日期数据
invalid_dates = df[df['date_column'].isna()]
if not invalid_dates.empty:
    print('Invalid dates:', invalid_dates)

# 提取年份
df['year'] = df['date_column'].dt.year

在这个示例代码中，我们使用了`errors='coerce'`参数来将无效的日期数据转换为`NaT`，以避免出现错误。我们还检查了是否有无效的日期数据，并打印了出来，以便进一步处理。

pandas._libs.tslibs.np_datetime.OutOfBoundsDatetime: Out of bounds nanosecond timestamp: 1-01-01 00:00:00

这个错误是由于你尝试使用 pandas 处理小于 1678 年 1 月 1 日的日期时间数据，而 pandas 只支持从 1678 年 1 月 1 日到 2262 年 4 月 11 日的日期时间数据。如果你需要处理更早或更晚的日期时间数据，可以考虑使用其他的 Python 库，比如 datetime 或 arrow。如果你确实需要使用 pandas 处理这些数据，可以尝试将日期时间数据转换为字符串或者整数，然后再进行处理。