在BigQuery中，如果CSV文件中的日期格式为“M/D/YYYY”，可以通过使用DATE函数和PARSE_DATE函数解析日期。

以下是一个示例代码：

CREATE TABLE mytable (
  id INT64,
  date_string STRING
);

INSERT INTO mytable (id, date_string)
VALUES
  (1, '1/1/2022'),
  (2, '12/31/2022'),
  (3, '6/15/2022');

SELECT
  id,
  PARSE_DATE('%m/%d/%Y', date_string) AS date
FROM
  mytable;

在上面的代码中，首先创建了一个名为mytable的表，包含id和date_string两列。然后，使用INSERT语句插入了几个样本数据。

最后，使用SELECT语句查询表中的数据，并使用PARSE_DATE函数将date_string列中的字符串转换为日期格式。将%m/%d/%Y作为解析格式传递给PARSE_DATE函数，其中%m代表月份，%d代表日期，%Y代表四位数的年份。

运行以上代码，将会得到如下结果：

+----+------------+
| id |    date    |
+----+------------+
|  1 | 2022-01-01 |
|  2 | 2022-12-31 |
|  3 | 2022-06-15 |
+----+------------+

以上代码将CSV中的日期字符串解析为BigQuery中的日期格式，并进行了查询。