pandas在csv上提高OutOfBoundsDatetime，而不是在sql上

pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和数据分析函数，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。

在处理CSV文件时，pandas提供了强大的功能来读取和写入CSV文件，并且可以对数据进行灵活的操作。然而，当在CSV文件中遇到OutOfBoundsDatetime错误时，这通常是由于日期或时间数据超出了pandas所能处理的范围导致的。

为了解决这个问题，可以采取以下几种方法：

1. 检查日期或时间数据格式：首先，需要确保CSV文件中的日期或时间数据格式正确，并且符合pandas所支持的格式要求。常见的日期或时间格式包括ISO 8601格式（如"YYYY-MM-DD"或"YYYY-MM-DD HH:MM:SS"）和UNIX时间戳等。
2. 检查数据范围：如果日期或时间数据超出了pandas所支持的范围，可以考虑对数据进行筛选或转换，将超出范围的数据进行处理或剔除。
3. 使用pandas的日期时间处理功能：pandas提供了丰富的日期时间处理功能，可以对日期或时间数据进行解析、转换、筛选和计算等操作。可以使用pandas的to_datetime函数将日期或时间数据转换为pandas的日期时间对象，并使用相应的函数进行处理。
4. 使用pandas的错误处理功能：如果在处理CSV文件时遇到OutOfBoundsDatetime错误，可以使用pandas的错误处理功能来捕获和处理该错误。可以使用try-except语句来捕获错误，并在捕获到错误时进行相应的处理，例如输出错误信息或进行数据修复。

总结起来，当在处理CSV文件时遇到OutOfBoundsDatetime错误时，可以通过检查日期或时间数据格式、检查数据范围、使用pandas的日期时间处理功能和使用pandas的错误处理功能等方法来解决该问题。

关于pandas的更多信息和详细介绍，可以参考腾讯云提供的《pandas用户指南》（https://cloud.tencent.com/document/product/876/30542）。

请注意，本回答中没有提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行的云计算品牌商，以遵守问题要求。