长格式时间序列中的多个时间序列

您可以使用Python的pandas库来处理长格式时间序列中的多个时间序列。下面是一个使用pandas库的代码示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {
    'timestamp': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03'],
    'series1': [1, 2, 3],
    'series2': [4, 5, 6],
    'series3': [7, 8, 9]
}

# 将数据转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 将'timestamp'列转换为日期时间类型
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])

# 将'timestamp'列设置为索引
df.set_index('timestamp', inplace=True)

# 打印结果
print(df)

这段代码将数据集转换为一个pandas DataFrame，并将'timestamp'列转换为日期时间类型。然后，它将'timestamp'列设置为索引，这样就可以方便地按照时间进行筛选、分组和聚合操作。

您可以根据需要进一步处理这些时间序列，例如计算每个时间序列的均值、最大值、最小值等等。pandas库提供了丰富的函数和方法来进行这些操作。