将datetimes导入pandas DataFrame会引发OutOfBoundsDatetime错误

的原因是日期时间超出了pandas所支持的范围。这个错误通常发生在以下情况下：

1. 日期时间超出了pandas所支持的最小或最大日期时间范围。
2. 日期时间格式不符合pandas的要求。

为了解决这个问题，可以采取以下步骤：

1. 检查日期时间的范围：确保日期时间在pandas所支持的范围内。pandas支持的日期时间范围大致为：1677-09-21到2262-04-11。如果超出了这个范围，可以考虑使用其他方式处理日期时间数据。
2. 检查日期时间格式：确保日期时间的格式符合pandas的要求。pandas通常支持多种日期时间格式，如ISO 8601格式（YYYY-MM-DD HH:MM:SS）等。如果日期时间格式不正确，可以使用pandas的日期时间函数或方法进行格式转换。
3. 使用pandas的to_datetime函数：如果日期时间数据存储在一个列中，可以使用pandas的to_datetime函数将其转换为pandas的日期时间类型。例如，可以使用以下代码将一个名为"datetime_column"的列转换为日期时间类型：

df['datetime_column'] = pd.to_datetime(df['datetime_column'])

1. 如果仍然遇到OutOfBoundsDatetime错误，可以尝试使用pandas的errors参数来处理错误。例如，可以使用以下代码将超出范围的日期时间值设置为NaT（Not a Time）：

df['datetime_column'] = pd.to_datetime(df['datetime_column'], errors='coerce')

这样做可以将超出范围的日期时间值转换为缺失值，而不会引发OutOfBoundsDatetime错误。

总结起来，当将datetimes导入pandas DataFrame时，如果遇到OutOfBoundsDatetime错误，应该检查日期时间的范围和格式，并使用pandas的日期时间函数进行转换。如果仍然出现错误，可以使用errors参数处理错误。腾讯云提供了一系列与数据处理相关的产品，例如云数据库TDSQL、云数据库CynosDB等，可以帮助用户存储和处理大规模数据。您可以访问腾讯云官方网站（https://cloud.tencent.com/）了解更多相关产品信息。