要解决Apache Drill无法理解Pandas的datetime64[ns]数据类型的问题，可以使用Pandas中的to_datetime函数将datetime64[ns]转换为字符串格式，然后将其导入到Apache Drill中。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含datetime64[ns]数据类型的Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame({'date': pd.to_datetime(['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03']),
                   'value': [10, 20, 30]})

# 将datetime64[ns]转换为字符串格式
df['date'] = df['date'].astype(str)

# 将DataFrame保存为CSV文件
df.to_csv('data.csv', index=False)

上述代码将Pandas DataFrame中的datetime64[ns]列转换为字符串格式，并将整个DataFrame保存为CSV文件。

然后，可以使用Apache Drill的CSV插件来查询并解析该CSV文件。在Apache Drill的查询中，可以将字符串格式的日期列转换回datetime数据类型。

-- 创建CSV存储插件
CREATE OR REPLACE PLUGIN `csv` USING 'org.apache.drill.exec.store.dfs.easy.CsvFormatPlugin' OPTIONS ( type => 'text', extractHeader => true);

-- 创建存储插件的工作区
CREATE OR REPLACE SCHEMA dfs.tmp.`csv` LOCATION '/path/to/csv/files';

-- 查询CSV文件
SELECT CAST(date AS DATE) AS date, value
FROM dfs.tmp.`csv`.`data.csv`

上述查询将字符串格式的日期列date转换为DATE数据类型，并返回查询结果。

这样，我们就可以通过将datetime64[ns]转换为字符串格式来解决Apache Drill无法理解Pandas的datetime64[ns]数据类型的问题。