我尝试将时间序列引入tenserflow以用于LSTM。我有4个文件，但不确定如何使它们一起运行。我遇到的最大问题是，我的第一个数据集每年有1个数据点，而其他两个月度数据则应用于关联以预测第一个数据集。第四数据集仅具有一些元数据，例如“种类”和“坐标”。我应该以某种方式将它们放在一起吗？任何正确方向的建议都将是不错的。我已经查看了tenserflow的时间序列文档，并且还试图遵循该指南：https://machinelearningmastery.com/multivariate-time-series-forecasting-lstms-keras/ 但是我很难将年月数据很好地融合在一起。我在R中管理数据，但在Python中运行Tensorflow。一般来说，我对R更熟悉。

谢谢大家在这里！

数据结构的标题示例：

File1.csv：

  years | noaa-tree-2657 |noaa-tree-2658 |noaa-tree-2659 |noaa-tree-2662  
  1901  |       1.676948 |      1.305594 |     0.6756204 |     0.7149572  
  1902  |       1.562344 |      0.899884 |     0.5102933 |     0.6351094  
  1903  |       1.687270 |      1.354678 |     0.9899198 |     0.6158589

File2.csv：

  noaa-tree-2657 |noaa-tree-2658 |noaa-tree-2659 |noaa-tree-2662 |noaa-tree-2664
1           6.41 |          1.85 |          0.33 |          8.61 |          6.07
2          10.45 |          3.20 |          0.38 |          8.58 |          5.30
3          10.81 |          4.30 |          1.50 |          9.34 |          8.50

File3.csv：

  noaa-tree-2657 |noaa-tree-2658 |noaa-tree-2659 |noaa-tree-2662 |noaa-tree-2664
1           -0.3 |          11.0 |          10.1 |         -22.4 |         -15.1
2           -2.9 |          10.2 |           8.8 |         -14.5 |         -13.3
3            1.0 |          14.3 |          14.7 |         -13.8 |         -12.7

File4.csv：

  noaa-tree-2657 |noaa-tree-2658 |noaa-tree-2659 |noaa-tree-2662 |noaa-tree-2664
1           QUPR |          PSME |          PSME |          PCGL |          THOC
2         280.28 |        249.65 |        250.08 |           298 |        280.72
3           39.1 |         31.45 |         32.72 |         56.55 |         48.47

张量流时间序列不同的长度

数据结构的标题示例：

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