可以使用循环遍历数据集中的每一对时间序列，计算其相关性。另一个方法是使用pandas中的corr函数来计算所有时间序列的相关性，然后提取出所需的相关性值。以下是使用pandas实现的示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据，并将其转换为pandas数据帧
data = pd.read_csv('data.csv')
df = pd.DataFrame(data)

# 确定数据集中时间序列数量
num_ts = df.shape[1]

# 计算所有时间序列的相关性
corr_all = df.corr()

# 初始化二维数组，用于存储不同长度之间的相关性值
corr_diff_len = [[0 for i in range(num_ts)] for j in range(num_ts)]

# 循环遍历数据集中的每一对时间序列，计算其相关性
for i in range(num_ts):
    for j in range(num_ts):
        if i != j:
            corr_diff_len[i][j] = df.iloc[:, i].corr(df.iloc[:, j])

# 打印结果
print("所有时间序列的相关性：\n", corr_all)
print("不同长度之间的相关性：\n", corr_diff_len)

在上面的示例代码中，我们首先读取包含时间序列的数据集，并将其转换为pandas数据帧。然后，我们使用pandas中的corr函数计算所有时间序列的相关性，并将结果存储在变量corr_all中。

接下来，我们初始化一个二维数组corr_diff_len，用于存储不同长度之间的相关性值。然后，我们循环遍历数据集中的每一对时间序列，并计算它们之间的相关性。在这个过程中，我们使用iloc函数访问数据框中的特定列，例如df.iloc[:, i]表示选择所有行中的第i列。

最后，我们打印出所有时间序列的相关性和不同长度之间的相关性值。请注意，对于相同长度的时间序列，它们之间的相关性值将在corr_all中同时包含。