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Binary files /dev/null and b/ETT/1D/1D.tsfile differ
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+++ b/ETT/1H/1H.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:527ee7b6cfc7a8a11ea36dd15bfc9fffbeb8f2785c2843290faa3f045fe0b80b
+size 836256
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Binary files /dev/null and b/ETT/1W/1W.tsfile differ
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--- /dev/null
+++ b/ETT/README.md
@@ -0,0 +1,68 @@
+---
+license: other
+task_categories:
+- time-series-forecasting
+tags:
+- time-series
+- tsfile
+pretty_name: ETT (TsFile format)
+---
+
+# ETT — TsFile 格式
+
+本目录是 [`autogluon/fev_datasets`](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets) 中 **ETT** 子集转换为 [Apache TsFile](https://tsfile.apache.org/) 格式的版本。
+
+## 来源与引用
+
+- **原始来源**：https://github.com/zhouhaoyi/ETDataset
+- **论文/引用**：[[1]](https://arxiv.org/abs/2012.07436)
+- **统一格式合集**：[autogluon/fev_datasets](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets)
+
+> 本数据由外部来源转换为统一格式后再转为 TsFile。许可与引用以**原始来源**为准，我们不对原始数据主张任何权利。除非另有说明，数据仅供研究用途。
+
+## 数据统计
+
+| 频率 | 序列数 | 中位长度 | 观测点数 | 动态列 | 静态列 | 文件 |
+|---|---|---|---|---|---|---|
+| 15T | 2 | 69,680 | 975,520 | 7 | 0 | `15T/15T.tsfile` |
+| 1D | 2 | 724 | 10,136 | 7 | 0 | `1D/1D.tsfile` |
+| 1H | 2 | 17,420 | 243,880 | 7 | 0 | `1H/1H.tsfile` |
+| 1W | 2 | 103 | 1,442 | 7 | 0 | `1W/1W.tsfile` |
+
+## TsFile 存储模型
+
+- 每条原始序列（`id`）→ 一个 **device**（TAG 维度）。
+- 随时间变化的 target / 动态协变量 → **measurement**（FIELD）。
+- `timestamp` → `Time`（INT64 毫秒）。
+- 表名：ETT_15T, ETT_1D, ETT_1H, ETT_1W。
+
+### 列含义
+
+| 列 | 角色 | TsFile 类型 |
+|---|---|---|
+| `Time` | Time（时间列） | INT64 |
+| `id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `HUFL` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `HULL` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `MUFL` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `MULL` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `LUFL` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `LULL` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `OT` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+
+## 转换说明
+
+- 每行原始数据是一整条序列 `(id, timestamp[], 各 target[])`，纵向打平为长表后写入 TsFile。
+- 数值类型按源列自适应：float32→FLOAT、float64→DOUBLE、整数→INT64、bool→BOOLEAN。
+- 时间精度：毫秒（INT64）。
+- 大表会被工具自动分片为 `<名>_1.tsfile`、`<名>_2.tsfile` …，同属一个逻辑表。
+
+## 读取示例
+
+```python
+from tsfile import TsFileReader
+
+reader = TsFileReader("15T/15T.tsfile")
+schemas = reader.get_all_table_schemas()
+# 表名：ETT_15T；列见下方"列含义"。
+```
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--- /dev/null
+++ b/LOOP_SEATTLE/README.md
@@ -0,0 +1,63 @@
+---
+license: other
+task_categories:
+- time-series-forecasting
+tags:
+- time-series
+- tsfile
+pretty_name: LOOP_SEATTLE (TsFile format)
+---
+
+# LOOP_SEATTLE — TsFile 格式
+
+本目录是 [`autogluon/fev_datasets`](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets) 中 **LOOP_SEATTLE** 子集转换为 [Apache TsFile](https://tsfile.apache.org/) 格式的版本。
+
+## 来源与引用
+
+- **原始来源**：https://huggingface.co/datasets/Salesforce/GiftEval
+- **论文/引用**：[[2]](https://arxiv.org/abs/2304.14343)
+- **统一格式合集**：[autogluon/fev_datasets](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets)
+
+> 本数据由外部来源转换为统一格式后再转为 TsFile。许可与引用以**原始来源**为准，我们不对原始数据主张任何权利。除非另有说明，数据仅供研究用途。
+
+## 数据统计
+
+| 频率 | 序列数 | 中位长度 | 观测点数 | 动态列 | 静态列 | 文件 |
+|---|---|---|---|---|---|---|
+| 1D | 323 | 365 | 117,895 | 1 | 0 | `1D/1D.tsfile` |
+| 1H | 323 | 8,760 | 2,829,480 | 1 | 0 | `1H/1H_1..1H_3.tsfile`（3 片） |
+| 5T | 323 | 105,120 | 33,953,760 | 1 | 0 | `5T/5T_1..5T_33.tsfile`（33 片） |
+
+## TsFile 存储模型
+
+- 每条原始序列（`id`）→ 一个 **device**（TAG 维度）。
+- 随时间变化的 target / 动态协变量 → **measurement**（FIELD）。
+- `timestamp` → `Time`（INT64 毫秒）。
+- 表名：LOOP_SEATTLE_1D, LOOP_SEATTLE_1H, LOOP_SEATTLE_5T。
+
+### 列含义
+
+| 列 | 角色 | TsFile 类型 |
+|---|---|---|
+| `Time` | Time（时间列） | INT64 |
+| `id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `target` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+
+> 注：有 969 个原始 id 含非法标识符字符，已规范化为合法 device 名（如 0→_0, 1→_1, 2→_2）。
+
+## 转换说明
+
+- 每行原始数据是一整条序列 `(id, timestamp[], 各 target[])`，纵向打平为长表后写入 TsFile。
+- 数值类型按源列自适应：float32→FLOAT、float64→DOUBLE、整数→INT64、bool→BOOLEAN。
+- 时间精度：毫秒（INT64）。
+- 大表会被工具自动分片为 `<名>_1.tsfile`、`<名>_2.tsfile` …，同属一个逻辑表。
+
+## 读取示例
+
+```python
+from tsfile import TsFileReader
+
+reader = TsFileReader("1D/1D.tsfile")
+schemas = reader.get_all_table_schemas()
+# 表名：LOOP_SEATTLE_1D；列见下方"列含义"。
+```
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Binary files /dev/null and b/M_DENSE/1D/1D.tsfile differ
diff --git a/M_DENSE/1H/1H.tsfile b/M_DENSE/1H/1H.tsfile
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--- /dev/null
+++ b/M_DENSE/1H/1H.tsfile
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+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
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diff --git a/M_DENSE/README.md b/M_DENSE/README.md
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--- /dev/null
+++ b/M_DENSE/README.md
@@ -0,0 +1,62 @@
+---
+license: other
+task_categories:
+- time-series-forecasting
+tags:
+- time-series
+- tsfile
+pretty_name: M_DENSE (TsFile format)
+---
+
+# M_DENSE — TsFile 格式
+
+本目录是 [`autogluon/fev_datasets`](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets) 中 **M_DENSE** 子集转换为 [Apache TsFile](https://tsfile.apache.org/) 格式的版本。
+
+## 来源与引用
+
+- **原始来源**：https://huggingface.co/datasets/Salesforce/GiftEval
+- **论文/引用**：[[2]](https://arxiv.org/abs/2304.14343)
+- **统一格式合集**：[autogluon/fev_datasets](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets)
+
+> 本数据由外部来源转换为统一格式后再转为 TsFile。许可与引用以**原始来源**为准，我们不对原始数据主张任何权利。除非另有说明，数据仅供研究用途。
+
+## 数据统计
+
+| 频率 | 序列数 | 中位长度 | 观测点数 | 动态列 | 静态列 | 文件 |
+|---|---|---|---|---|---|---|
+| 1D | 30 | 730 | 21,900 | 1 | 0 | `1D/1D.tsfile` |
+| 1H | 30 | 17,520 | 525,600 | 1 | 0 | `1H/1H.tsfile` |
+
+## TsFile 存储模型
+
+- 每条原始序列（`id`）→ 一个 **device**（TAG 维度）。
+- 随时间变化的 target / 动态协变量 → **measurement**（FIELD）。
+- `timestamp` → `Time`（INT64 毫秒）。
+- 表名：M_DENSE_1D, M_DENSE_1H。
+
+### 列含义
+
+| 列 | 角色 | TsFile 类型 |
+|---|---|---|
+| `Time` | Time（时间列） | INT64 |
+| `id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `target` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+
+> 注：有 60 个原始 id 含非法标识符字符，已规范化为合法 device 名（如 0→_0, 1→_1, 2→_2）。
+
+## 转换说明
+
+- 每行原始数据是一整条序列 `(id, timestamp[], 各 target[])`，纵向打平为长表后写入 TsFile。
+- 数值类型按源列自适应：float32→FLOAT、float64→DOUBLE、整数→INT64、bool→BOOLEAN。
+- 时间精度：毫秒（INT64）。
+- 大表会被工具自动分片为 `<名>_1.tsfile`、`<名>_2.tsfile` …，同属一个逻辑表。
+
+## 读取示例
+
+```python
+from tsfile import TsFileReader
+
+reader = TsFileReader("1D/1D.tsfile")
+schemas = reader.get_all_table_schemas()
+# 表名：M_DENSE_1D；列见下方"列含义"。
+```
diff --git a/README.md b/README.md
new file mode 100644
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--- /dev/null
+++ b/README.md
@@ -0,0 +1,103 @@
+---
+license: other
+task_categories:
+- time-series-forecasting
+tags:
+- time-series
+- tsfile
+- forecasting
+pretty_name: FEV datasets (TsFile format)
+---
+
+# FEV 预测数据集合集 — TsFile 格式
+
+本仓库是 [`autogluon/fev_datasets`](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets) 转换为 [Apache TsFile](https://tsfile.apache.org/) 格式的版本，共 **49 个子集**。每个子集一个目录，含 `.tsfile` 数据文件（大表自动分片为多个 `.tsfile`）与说明 `README.md`。
+
+> 本数据由外部来源转换为统一格式后再转为 TsFile。许可与引用以**原始来源**为准，我们不对原始数据主张任何权利。除非另有说明，数据仅供研究用途。
+
+## 转换说明
+
+- `id`（每条序列）→ TsFile **device**（TAG 维度）。
+- 静态协变量列 → 也作 **TAG**（device 元数据）。
+- target / 动态协变量 → **measurement**（FIELD）。
+- `timestamp` → `Time`（INT64 毫秒）；dtype 按源自适应（float32→FLOAT 等）。
+- 路径与原仓一致：`<子集>/<频率>/<频率>.tsfile`（无频率为 `<子集>/<子集>.tsfile`）。
+
+## 子集索引
+
+| 子集 | 频率 | 序列数 | 观测点数 | 来源 | 引用 |
+|---|---|---|---|---|---|
+| [ETT](./ETT/README.md) | 15T, 1D, 1H, 1W | 2 | 975,520 / 10,136 / 243,880 / 1,442 | [link](https://github.com/zhouhaoyi/ETDataset) | [[1]](https://arxiv.org/abs/2012.07436) |
+| [LOOP_SEATTLE](./LOOP_SEATTLE/README.md) | 1D, 1H, 5T | 323 | 117,895 / 2,829,480 / 33,953,760 | [link](https://huggingface.co/datasets/Salesforce/GiftEval) | [[2]](https://arxiv.org/abs/2304.14343) |
+| [M_DENSE](./M_DENSE/README.md) | 1D, 1H | 30 | 21,900 / 525,600 | [link](https://huggingface.co/datasets/Salesforce/GiftEval) | [[2]](https://arxiv.org/abs/2304.14343) |
+| [SZ_TAXI](./SZ_TAXI/README.md) | 15T, 1H | 156 | 464,256 / 116,064 | [link](https://huggingface.co/datasets/Salesforce/GiftEval) | [[2]](https://arxiv.org/abs/2304.14343) |
+| [australian_tourism](./australian_tourism/README.md) | — | 89 | 3,204 | [link](https://robjhyndman.com/publications/hierarchical-tourism/) | [[3]](https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2008.07.004) |
+| [bizitobs_l2c](./bizitobs_l2c/README.md) | 1H, 5T | 1 | 18,648 / 223,776 | [link](https://huggingface.co/datasets/Salesforce/GiftEval) | [[4]](https://arxiv.org/abs/2410.10393) |
+| [boomlet](./boomlet/README.md) | 1062, 1209, 1225, 1230, 1282, 1487, 1631, 1676, 1855, 1975, 2187, 285, 619, 772, 963 | 1 | 344,064 / 868,352 / 802,816 / 376,832 / 573,440 / 884,736 / 418,520 / 1,046,300 / 272,012 / 392,325 / 523,100 / 1,228,800 / 851,968 / 1,097,728 / 458,752 | [link](https://huggingface.co/datasets/Datadog/BOOM) | [[5]](https://arxiv.org/abs/2505.14766) |
+| [ecdc_ili](./ecdc_ili/README.md) | — | 25 | 4,797 | [link](https://github.com/EU-ECDC/Respiratory_viruses_weekly_data/blob/main/data/snapshots/2025-08-08_ILIARIRates.csv) | — |
+| [entsoe](./entsoe/README.md) | 15T, 1H, 30T | 6 | 6,310,512 / 1,577,592 / 3,155,220 | [link](https://data.open-power-system-data.org/time_series/2020-10-06) | [[6]](https://doi.org/10.25832/time_series/2020-10-06) |
+| [epf_be](./epf_be/README.md) | — | 1 | 157,248 | [link](https://zenodo.org/records/4624805) | [[7]](https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2021.116983) |
+| [epf_de](./epf_de/README.md) | — | 1 | 157,248 | [link](https://zenodo.org/records/4624805) | [[7]](https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2021.116983) |
+| [epf_fr](./epf_fr/README.md) | — | 1 | 157,248 | [link](https://zenodo.org/records/4624805) | [[7]](https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2021.116983) |
+| [epf_np](./epf_np/README.md) | — | 1 | 157,248 | [link](https://zenodo.org/records/4624805) | [[7]](https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2021.116983) |
+| [epf_pjm](./epf_pjm/README.md) | — | 1 | 157,248 | [link](https://zenodo.org/records/4624805) | [[7]](https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2021.116983) |
+| [ercot](./ercot/README.md) | 1D, 1H, 1M, 1W | 8 | 51,616 / 1,238,976 / 1,688 / 7,368 | [link](https://github.com/ourownstory/neuralprophet-data/tree/main/datasets_raw/energy) | — |
+| [favorita_stores](./favorita_stores/README.md) | 1D, 1M, 1W | 1,579 | 10,661,408 / 255,798 / 1,136,880 | [link](https://www.kaggle.com/competitions/store-sales-time-series-forecasting) | [[8]](https://www.kaggle.com/competitions/store-sales-time-series-forecasting/overview/citation) |
+| [favorita_transactions](./favorita_transactions/README.md) | 1D, 1M, 1W | 51 | 258,264 / 5,508 / 24,480 | [link](https://www.kaggle.com/competitions/store-sales-time-series-forecasting) | [[8]](https://www.kaggle.com/competitions/store-sales-time-series-forecasting/overview/citation) |
+| [fred_md_2025](./fred_md_2025/README.md) | — | 1 | 100,548 | [link](https://www.stlouisfed.org/research/economists/mccracken/fred-databases) | [[9]](https://doi.org/10.20955/wp.2015.012) |
+| [fred_qd_2025](./fred_qd_2025/README.md) | — | 1 | 65,170 | [link](https://www.stlouisfed.org/research/economists/mccracken/fred-databases) | [[10]](https://doi.org/10.20955/wp.2020.005) |
+| [gvar](./gvar/README.md) | — | 33 | 52,866 | [link](https://data.mendeley.com/datasets/kfp5fhgkvf/1) | [[11]](https://doi.org/10.17863/CAM.104755) |
+| [hermes](./hermes/README.md) | — | 10,000 | 5,220,000 | [link](https://github.com/etidav/HERMES) | [[12]](https://arxiv.org/abs/2202.03224) |
+| [hierarchical_sales](./hierarchical_sales/README.md) | 1D, 1W | 118 | 215,350 / 30,680 | [link](https://huggingface.co/datasets/Salesforce/GiftEval) | [[4]](https://arxiv.org/abs/2410.10393) |
+| [hospital](./hospital/README.md) | — | 767 | 64,428 | [link](https://huggingface.co/datasets/Salesforce/GiftEval) | [[4]](https://arxiv.org/abs/2410.10393) |
+| [hospital_admissions](./hospital_admissions/README.md) | 1D, 1W | 8 | 13,846 / 1,968 | [link](https://www.kaggle.com/datasets/datasetengineer/riyadh-hospital-admissions-dataset-20202024) | [[13]](https://doi.org/10.34740/kaggle/dsv/9992619) |
+| [jena_weather](./jena_weather/README.md) | 10T, 1D, 1H | 1 | 1,106,784 / 7,686 / 184,464 | [link](https://huggingface.co/datasets/Salesforce/GiftEval) | [[4]](https://arxiv.org/abs/2410.10393) |
+| [kdd_cup_2022](./kdd_cup_2022/README.md) | 10T, 1D, 30T | 134 | 47,273,860 / 325,620 / 15,755,720 | [link](https://aistudio.baidu.com/competition/detail/152/0/task-definition) | [[14]](https://arxiv.org/abs/2208.04360) |
+| [m5](./m5/README.md) | 1D, 1M, 1W | 30,490 | 428,849,460 / 13,805,685 / 60,857,703 | [link](https://www.kaggle.com/competitions/m5-forecasting-accuracy) | [[15]](https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2021.11.013) |
+| [proenfo_bull](./proenfo_bull/README.md) | — | 41 | 2,877,216 | [link](https://github.com/Leo-VK/EnFoAV) | [[16]](https://doi.org/10.48550/arXiv.2307.07191) |
+| [proenfo_cockatoo](./proenfo_cockatoo/README.md) | — | 1 | 105,264 | [link](https://github.com/Leo-VK/EnFoAV) | [[16]](https://doi.org/10.48550/arXiv.2307.07191) |
+| [proenfo_gfc12](./proenfo_gfc12/README.md) | — | 11 | 867,108 | [link](https://github.com/Leo-VK/EnFoAV) | [[16]](https://doi.org/10.48550/arXiv.2307.07191) |
+| [proenfo_gfc14](./proenfo_gfc14/README.md) | — | 1 | 35,040 | [link](https://github.com/Leo-VK/EnFoAV) | [[16]](https://doi.org/10.48550/arXiv.2307.07191) |
+| [proenfo_gfc17](./proenfo_gfc17/README.md) | — | 8 | 280,704 | [link](https://github.com/Leo-VK/EnFoAV) | [[16]](https://doi.org/10.48550/arXiv.2307.07191) |
+| [proenfo_hog](./proenfo_hog/README.md) | — | 24 | 2,526,336 | [link](https://github.com/Leo-VK/EnFoAV) | [[16]](https://doi.org/10.48550/arXiv.2307.07191) |
+| [proenfo_pdb](./proenfo_pdb/README.md) | — | 1 | 35,040 | [link](https://github.com/Leo-VK/EnFoAV) | [[16]](https://doi.org/10.48550/arXiv.2307.07191) |
+| [redset](./redset/README.md) | 15T, 1H, 5T | 126 | 1,052,371 / 283,070 / 2,960,408 | [link](https://github.com/amazon-science/redset/) | [[17]](https://www.amazon.science/publications/why-tpc-is-not-enough-an-analysis-of-the-amazon-redshift-fleet) |
+| [restaurant](./restaurant/README.md) | — | 817 | 294,568 | [link](https://www.kaggle.com/c/recruit-restaurant-visitor-forecasting) | [[18]](https://www.kaggle.com/competitions/recruit-restaurant-visitor-forecasting/overview/citation) |
+| [rohlik_orders](./rohlik_orders/README.md) | 1D, 1W | 7 | 115,650 / 15,316 | [link](https://www.kaggle.com/competitions/rohlik-orders-forecasting-challenge) | [[19]](https://www.kaggle.com/competitions/rohlik-orders-forecasting-challenge/overview/citation) |
+| [rohlik_sales](./rohlik_sales/README.md) | 1D, 1W | 5,390 | 74,413,935 / 10,516,770 | [link](https://www.kaggle.com/competitions/rohlik-sales-forecasting-challenge-v2) | [[20]](https://www.kaggle.com/competitions/rohlik-sales-forecasting-challenge-v2/overview/citation) |
+| [rossmann](./rossmann/README.md) | 1D, 1W | 1,115 | 7,352,310 / 889,770 | [link](https://www.kaggle.com/competitions/rossmann-store-sales) | [[21]](https://www.kaggle.com/competitions/rossmann-store-sales/overview/citation) |
+| [solar](./solar/README.md) | 1D, 1W | 137 | 50,005 / 7,124 | [link](https://huggingface.co/datasets/Salesforce/GiftEval) | [[4]](https://arxiv.org/abs/2410.10393) |
+| [solar_with_weather](./solar_with_weather/README.md) | 15T, 1H | 1 | 1,986,000 / 496,480 | [link](https://www.kaggle.com/datasets/samanemami/renewable-energy-and-weather-conditions) | — |
+| [uci_air_quality](./uci_air_quality/README.md) | 1D, 1H | 1 | 5,057 / 121,641 | [link](https://archive.ics.uci.edu/dataset/360/air+quality) | [[22]](https://doi.org/10.24432/C59K5F) |
+| [uk_covid_nation](./uk_covid_nation/README.md) | 1D, 1W | 4 | 41,216 / 5,936 | [link](https://www.kaggle.com/datasets/happyadam73/uk-covid19-dashboard-data-sqlite-compressed) | — |
+| [uk_covid_utla](./uk_covid_utla/README.md) | 1D, 1W | 214 | 308,786 / 44,448 | [link](https://www.kaggle.com/datasets/happyadam73/uk-covid19-dashboard-data-sqlite-compressed) | — |
+| [us_consumption](./us_consumption/README.md) | 1M, 1Q, 1Y | 31 | 24,552 / 8,122 / 1,984 | [link](https://apps.bea.gov/iTable/?reqid=19&step=3&isuri=1&nipa_table_list=2017&categories=underlying) | [[23]](https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2016.04.005) |
+| [walmart](./walmart/README.md) | — | 2,936 | 4,609,143 | [link](https://www.kaggle.com/competitions/walmart-recruiting-store-sales-forecasting) | [[24]](https://www.kaggle.com/competitions/walmart-recruiting-store-sales-forecasting/overview/citation) |
+| [world_co2_emissions](./world_co2_emissions/README.md) | — | 191 | 11,460 | [link](https://www.kaggle.com/datasets/ulrikthygepedersen/co2-emissions-by-country) | — |
+| [world_life_expectancy](./world_life_expectancy/README.md) | — | 237 | 17,538 | [link](https://www.kaggle.com/datasets/nafayunnoor/global-life-expectancy-data-1950-2023) | [[25]](https://ourworldindata.org/life-expectancy#article-citation) |
+| [world_tourism](./world_tourism/README.md) | — | 178 | 3,738 | [link](https://www.kaggle.com/datasets/bushraqurban/tourism-and-economic-impact) | [[26]](https://www.worldbank.org/en/archive/using-the-archives/terms-of-use-reproduction-and-citation) |
+
+## 读取示例
+
+```python
+from tsfile import TsFileReader
+
+reader = TsFileReader("<freq>.tsfile")
+schemas = reader.get_all_table_schemas()
+# 表名：<见各子集 README>；列见下方"列含义"。
+```
+
+## 引用
+
+原始合集 [fev-bench](https://arxiv.org/abs/2509.26468)：
+
+```bibtex
+@article{shchur2025fev,
+  title={{fev-bench}: A Realistic Benchmark for Time Series Forecasting},
+  author={Shchur, Oleksandr and Ansari, Abdul Fatir and Turkmen, Caner and Stella, Lorenzo and Erickson, Nick and Guerron, Pablo and Bohlke-Schneider, Michael and Wang, Yuyang},
+  year={2025},
+  eprint={2509.26468},
+  archivePrefix={arXiv},
+  primaryClass={cs.LG}
+}
+```
diff --git a/SZ_TAXI/15T/15T.tsfile b/SZ_TAXI/15T/15T.tsfile
new file mode 100644
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--- /dev/null
+++ b/SZ_TAXI/15T/15T.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:4f6737408e4079c25d98e8d07392bf74d99808086de010967dba2e8ce32a8399
+size 1899107
diff --git a/SZ_TAXI/1H/1H.tsfile b/SZ_TAXI/1H/1H.tsfile
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..5bf2b1a8138e797b6b75e2cabd273a0e01873aad
--- /dev/null
+++ b/SZ_TAXI/1H/1H.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:c12673369004a32257dc3e29bbddcef0c218f32b7df4fe48875ec3d6759b3814
+size 482255
diff --git a/SZ_TAXI/README.md b/SZ_TAXI/README.md
new file mode 100644
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--- /dev/null
+++ b/SZ_TAXI/README.md
@@ -0,0 +1,62 @@
+---
+license: other
+task_categories:
+- time-series-forecasting
+tags:
+- time-series
+- tsfile
+pretty_name: SZ_TAXI (TsFile format)
+---
+
+# SZ_TAXI — TsFile 格式
+
+本目录是 [`autogluon/fev_datasets`](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets) 中 **SZ_TAXI** 子集转换为 [Apache TsFile](https://tsfile.apache.org/) 格式的版本。
+
+## 来源与引用
+
+- **原始来源**：https://huggingface.co/datasets/Salesforce/GiftEval
+- **论文/引用**：[[2]](https://arxiv.org/abs/2304.14343)
+- **统一格式合集**：[autogluon/fev_datasets](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets)
+
+> 本数据由外部来源转换为统一格式后再转为 TsFile。许可与引用以**原始来源**为准，我们不对原始数据主张任何权利。除非另有说明，数据仅供研究用途。
+
+## 数据统计
+
+| 频率 | 序列数 | 中位长度 | 观测点数 | 动态列 | 静态列 | 文件 |
+|---|---|---|---|---|---|---|
+| 15T | 156 | 2,976 | 464,256 | 1 | 0 | `15T/15T.tsfile` |
+| 1H | 156 | 744 | 116,064 | 1 | 0 | `1H/1H.tsfile` |
+
+## TsFile 存储模型
+
+- 每条原始序列（`id`）→ 一个 **device**（TAG 维度）。
+- 随时间变化的 target / 动态协变量 → **measurement**（FIELD）。
+- `timestamp` → `Time`（INT64 毫秒）。
+- 表名：SZ_TAXI_15T, SZ_TAXI_1H。
+
+### 列含义
+
+| 列 | 角色 | TsFile 类型 |
+|---|---|---|
+| `Time` | Time（时间列） | INT64 |
+| `id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `target` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+
+> 注：有 312 个原始 id 含非法标识符字符，已规范化为合法 device 名（如 90217→_90217, 90218→_90218, 90219→_90219）。
+
+## 转换说明
+
+- 每行原始数据是一整条序列 `(id, timestamp[], 各 target[])`，纵向打平为长表后写入 TsFile。
+- 数值类型按源列自适应：float32→FLOAT、float64→DOUBLE、整数→INT64、bool→BOOLEAN。
+- 时间精度：毫秒（INT64）。
+- 大表会被工具自动分片为 `<名>_1.tsfile`、`<名>_2.tsfile` …，同属一个逻辑表。
+
+## 读取示例
+
+```python
+from tsfile import TsFileReader
+
+reader = TsFileReader("15T/15T.tsfile")
+schemas = reader.get_all_table_schemas()
+# 表名：SZ_TAXI_15T；列见下方"列含义"。
+```
diff --git a/australian_tourism/README.md b/australian_tourism/README.md
new file mode 100644
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--- /dev/null
+++ b/australian_tourism/README.md
@@ -0,0 +1,61 @@
+---
+license: other
+task_categories:
+- time-series-forecasting
+tags:
+- time-series
+- tsfile
+pretty_name: australian_tourism (TsFile format)
+---
+
+# australian_tourism — TsFile 格式
+
+本目录是 [`autogluon/fev_datasets`](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets) 中 **australian_tourism** 子集转换为 [Apache TsFile](https://tsfile.apache.org/) 格式的版本。
+
+## 来源与引用
+
+- **原始来源**：https://robjhyndman.com/publications/hierarchical-tourism/
+- **论文/引用**：[[3]](https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2008.07.004)
+- **统一格式合集**：[autogluon/fev_datasets](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets)
+
+> 本数据由外部来源转换为统一格式后再转为 TsFile。许可与引用以**原始来源**为准，我们不对原始数据主张任何权利。除非另有说明，数据仅供研究用途。
+
+## 数据统计
+
+| 序列数 | 中位长度 | 观测点数 | 动态列 | 静态列 | 文件 |
+|---|---|---|---|---|---|
+| 89 | 36 | 3,204 | 1 | 0 | `australian_tourism.tsfile` |
+
+## TsFile 存储模型
+
+- 每条原始序列（`id`）→ 一个 **device**（TAG 维度）。
+- 随时间变化的 target / 动态协变量 → **measurement**（FIELD）。
+- `timestamp` → `Time`（INT64 毫秒）。
+- 表名：australian_tourism。
+
+### 列含义
+
+| 列 | 角色 | TsFile 类型 |
+|---|---|---|
+| `Time` | Time（时间列） | INT64 |
+| `id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `target` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+
+> 注：有 84 个原始 id 含非法标识符字符，已规范化为合法 device 名（如 NSW - hol→NSW_hol, VIC - hol→VIC_hol, QLD - hol→QLD_hol）。
+
+## 转换说明
+
+- 每行原始数据是一整条序列 `(id, timestamp[], 各 target[])`，纵向打平为长表后写入 TsFile。
+- 数值类型按源列自适应：float32→FLOAT、float64→DOUBLE、整数→INT64、bool→BOOLEAN。
+- 时间精度：毫秒（INT64）。
+- 大表会被工具自动分片为 `<名>_1.tsfile`、`<名>_2.tsfile` …，同属一个逻辑表。
+
+## 读取示例
+
+```python
+from tsfile import TsFileReader
+
+reader = TsFileReader("australian_tourism.tsfile")
+schemas = reader.get_all_table_schemas()
+# 表名：australian_tourism；列见下方"列含义"。
+```
diff --git a/australian_tourism/australian_tourism.tsfile b/australian_tourism/australian_tourism.tsfile
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..da0691310342d85733cb64cbbd107cfaff993880
Binary files /dev/null and b/australian_tourism/australian_tourism.tsfile differ
diff --git a/bizitobs_l2c/1H/1H.tsfile b/bizitobs_l2c/1H/1H.tsfile
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..87dbd579a4b958709ee029efd58857219af3a89e
Binary files /dev/null and b/bizitobs_l2c/1H/1H.tsfile differ
diff --git a/bizitobs_l2c/5T/5T.tsfile b/bizitobs_l2c/5T/5T.tsfile
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..c4194111137f1b706e462983f37f693a862660e9
--- /dev/null
+++ b/bizitobs_l2c/5T/5T.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
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+size 66382
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new file mode 100644
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--- /dev/null
+++ b/bizitobs_l2c/README.md
@@ -0,0 +1,66 @@
+---
+license: other
+task_categories:
+- time-series-forecasting
+tags:
+- time-series
+- tsfile
+pretty_name: bizitobs_l2c (TsFile format)
+---
+
+# bizitobs_l2c — TsFile 格式
+
+本目录是 [`autogluon/fev_datasets`](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets) 中 **bizitobs_l2c** 子集转换为 [Apache TsFile](https://tsfile.apache.org/) 格式的版本。
+
+## 来源与引用
+
+- **原始来源**：https://huggingface.co/datasets/Salesforce/GiftEval
+- **论文/引用**：[[4]](https://arxiv.org/abs/2410.10393)
+- **统一格式合集**：[autogluon/fev_datasets](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets)
+
+> 本数据由外部来源转换为统一格式后再转为 TsFile。许可与引用以**原始来源**为准，我们不对原始数据主张任何权利。除非另有说明，数据仅供研究用途。
+
+## 数据统计
+
+| 频率 | 序列数 | 中位长度 | 观测点数 | 动态列 | 静态列 | 文件 |
+|---|---|---|---|---|---|---|
+| 1H | 1 | 2,664 | 18,648 | 7 | 0 | `1H/1H.tsfile` |
+| 5T | 1 | 31,968 | 223,776 | 7 | 0 | `5T/5T.tsfile` |
+
+## TsFile 存储模型
+
+- 每条原始序列（`id`）→ 一个 **device**（TAG 维度）。
+- 随时间变化的 target / 动态协变量 → **measurement**（FIELD）。
+- `timestamp` → `Time`（INT64 毫秒）。
+- 表名：bizitobs_l2c_1H, bizitobs_l2c_5T。
+
+### 列含义
+
+| 列 | 角色 | TsFile 类型 |
+|---|---|---|
+| `Time` | Time（时间列） | INT64 |
+| `id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `target_0` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `target_1` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `target_2` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `target_3` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `target_4` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `target_5` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `target_6` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+
+## 转换说明
+
+- 每行原始数据是一整条序列 `(id, timestamp[], 各 target[])`，纵向打平为长表后写入 TsFile。
+- 数值类型按源列自适应：float32→FLOAT、float64→DOUBLE、整数→INT64、bool→BOOLEAN。
+- 时间精度：毫秒（INT64）。
+- 大表会被工具自动分片为 `<名>_1.tsfile`、`<名>_2.tsfile` …，同属一个逻辑表。
+
+## 读取示例
+
+```python
+from tsfile import TsFileReader
+
+reader = TsFileReader("1H/1H.tsfile")
+schemas = reader.get_all_table_schemas()
+# 表名：bizitobs_l2c_1H；列见下方"列含义"。
+```
diff --git a/boomlet/1062/1062.tsfile b/boomlet/1062/1062.tsfile
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+++ b/boomlet/1282/1282.tsfile
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diff --git a/boomlet/1487/1487.tsfile b/boomlet/1487/1487.tsfile
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--- /dev/null
+++ b/boomlet/1487/1487.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
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+size 3789151
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new file mode 100644
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--- /dev/null
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@@ -0,0 +1,3 @@
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new file mode 100644
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--- /dev/null
+++ b/boomlet/1676/1676.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
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new file mode 100644
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--- /dev/null
+++ b/boomlet/1855/1855.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
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--- /dev/null
+++ b/boomlet/1975/1975.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
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new file mode 100644
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--- /dev/null
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@@ -0,0 +1,3 @@
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--- /dev/null
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--- /dev/null
+++ b/boomlet/619/619.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
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+size 2727976
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new file mode 100644
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--- /dev/null
+++ b/boomlet/772/772.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:107ae04e69366de055fc51e7eb2b37f58adee8df21f4e8c5bcb920ab26c95c48
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--- /dev/null
+++ b/boomlet/963/963.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:a7394ae3b5d357a51d8b75e761ecd574a26fc386be4c6104ca2869b066003f48
+size 1939701
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new file mode 100644
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--- /dev/null
+++ b/boomlet/README.md
@@ -0,0 +1,102 @@
+---
+license: other
+task_categories:
+- time-series-forecasting
+tags:
+- time-series
+- tsfile
+pretty_name: boomlet (TsFile format)
+---
+
+# boomlet — TsFile 格式
+
+本目录是 [`autogluon/fev_datasets`](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets) 中 **boomlet** 子集转换为 [Apache TsFile](https://tsfile.apache.org/) 格式的版本。
+
+## 来源与引用
+
+- **原始来源**：https://huggingface.co/datasets/Datadog/BOOM
+- **论文/引用**：[[5]](https://arxiv.org/abs/2505.14766)
+- **统一格式合集**：[autogluon/fev_datasets](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets)
+
+> 本数据由外部来源转换为统一格式后再转为 TsFile。许可与引用以**原始来源**为准，我们不对原始数据主张任何权利。除非另有说明，数据仅供研究用途。
+
+## 数据统计
+
+| 频率 | 序列数 | 中位长度 | 观测点数 | 动态列 | 静态列 | 文件 |
+|---|---|---|---|---|---|---|
+| 1062 | 1 | 16,384 | 344,064 | 21 | 6 | `1062/1062.tsfile` |
+| 1209 | 1 | 16,384 | 868,352 | 53 | 6 | `1209/1209.tsfile` |
+| 1225 | 1 | 16,384 | 802,816 | 49 | 6 | `1225/1225.tsfile` |
+| 1230 | 1 | 16,384 | 376,832 | 23 | 6 | `1230/1230.tsfile` |
+| 1282 | 1 | 16,384 | 573,440 | 35 | 6 | `1282/1282.tsfile` |
+| 1487 | 1 | 16,384 | 884,736 | 54 | 6 | `1487/1487.tsfile` |
+| 1631 | 1 | 10,463 | 418,520 | 40 | 6 | `1631/1631.tsfile` |
+| 1676 | 1 | 10,463 | 1,046,300 | 100 | 6 | `1676/1676.tsfile` |
+| 1855 | 1 | 5,231 | 272,012 | 52 | 6 | `1855/1855.tsfile` |
+| 1975 | 1 | 5,231 | 392,325 | 75 | 6 | `1975/1975.tsfile` |
+| 2187 | 1 | 5,231 | 523,100 | 100 | 6 | `2187/2187.tsfile` |
+| 285 | 1 | 16,384 | 1,228,800 | 75 | 6 | `285/285.tsfile` |
+| 619 | 1 | 16,384 | 851,968 | 52 | 6 | `619/619.tsfile` |
+| 772 | 1 | 16,384 | 1,097,728 | 67 | 6 | `772/772.tsfile` |
+| 963 | 1 | 16,384 | 458,752 | 28 | 6 | `963/963.tsfile` |
+
+## TsFile 存储模型
+
+- 每条原始序列（`id`）→ 一个 **device**（TAG 维度）。
+- 静态协变量列 → 也作 **TAG**（device 元数据）：`type, Application_Usage, Infrastructure, Database, Networking, Security`。
+- 随时间变化的 target / 动态协变量 → **measurement**（FIELD）。
+- `timestamp` → `Time`（INT64 毫秒）。
+- 表名：boomlet_1062, boomlet_1209, boomlet_1225, boomlet_1230, boomlet_1282, boomlet_1487, boomlet_1631, boomlet_1676, boomlet_1855, boomlet_1975, boomlet_2187, boomlet_285, boomlet_619, boomlet_772, boomlet_963。
+
+### 列含义
+
+| 列 | 角色 | TsFile 类型 |
+|---|---|---|
+| `Time` | Time（时间列） | INT64 |
+| `id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `type` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `Application_Usage` | TAG（device 维度） | DOUBLE |
+| `Infrastructure` | TAG（device 维度） | DOUBLE |
+| `Database` | TAG（device 维度） | DOUBLE |
+| `Networking` | TAG（device 维度） | DOUBLE |
+| `Security` | TAG（device 维度） | DOUBLE |
+| `target_0` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `target_1` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `target_2` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `target_3` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `target_4` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `target_5` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `target_6` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `target_7` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `target_8` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `target_9` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `target_10` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `target_11` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `target_12` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `target_13` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `target_14` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `target_15` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `target_16` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `target_17` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `target_18` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `target_19` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `target_20` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+
+> 注：有 15 个原始 id 含非法标识符字符，已规范化为合法 device 名（如 1062→_1062, 1209→_1209, 1225→_1225）。
+
+## 转换说明
+
+- 每行原始数据是一整条序列 `(id, timestamp[], 各 target[])`，纵向打平为长表后写入 TsFile。
+- 数值类型按源列自适应：float32→FLOAT、float64→DOUBLE、整数→INT64、bool→BOOLEAN。
+- 时间精度：毫秒（INT64）。
+- 大表会被工具自动分片为 `<名>_1.tsfile`、`<名>_2.tsfile` …，同属一个逻辑表。
+
+## 读取示例
+
+```python
+from tsfile import TsFileReader
+
+reader = TsFileReader("1062/1062.tsfile")
+schemas = reader.get_all_table_schemas()
+# 表名：boomlet_1062；列见下方"列含义"。
+```
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new file mode 100644
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--- /dev/null
+++ b/ecdc_ili/README.md
@@ -0,0 +1,58 @@
+---
+license: other
+task_categories:
+- time-series-forecasting
+tags:
+- time-series
+- tsfile
+pretty_name: ecdc_ili (TsFile format)
+---
+
+# ecdc_ili — TsFile 格式
+
+本目录是 [`autogluon/fev_datasets`](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets) 中 **ecdc_ili** 子集转换为 [Apache TsFile](https://tsfile.apache.org/) 格式的版本。
+
+## 来源与引用
+
+- **原始来源**：https://github.com/EU-ECDC/Respiratory_viruses_weekly_data/blob/main/data/snapshots/2025-08-08_ILIARIRates.csv
+- **统一格式合集**：[autogluon/fev_datasets](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets)
+
+> 本数据由外部来源转换为统一格式后再转为 TsFile。许可与引用以**原始来源**为准，我们不对原始数据主张任何权利。除非另有说明，数据仅供研究用途。
+
+## 数据统计
+
+| 序列数 | 中位长度 | 观测点数 | 动态列 | 静态列 | 文件 |
+|---|---|---|---|---|---|
+| 25 | 201 | 4,797 | 1 | 0 | `ecdc_ili.tsfile` |
+
+## TsFile 存储模型
+
+- 每条原始序列（`id`）→ 一个 **device**（TAG 维度）。
+- 随时间变化的 target / 动态协变量 → **measurement**（FIELD）。
+- `timestamp` → `Time`（INT64 毫秒）。
+- 表名：ecdc_ili。
+
+### 列含义
+
+| 列 | 角色 | TsFile 类型 |
+|---|---|---|
+| `Time` | Time（时间列） | INT64 |
+| `id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `target` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+
+## 转换说明
+
+- 每行原始数据是一整条序列 `(id, timestamp[], 各 target[])`，纵向打平为长表后写入 TsFile。
+- 数值类型按源列自适应：float32→FLOAT、float64→DOUBLE、整数→INT64、bool→BOOLEAN。
+- 时间精度：毫秒（INT64）。
+- 大表会被工具自动分片为 `<名>_1.tsfile`、`<名>_2.tsfile` …，同属一个逻辑表。
+
+## 读取示例
+
+```python
+from tsfile import TsFileReader
+
+reader = TsFileReader("ecdc_ili.tsfile")
+schemas = reader.get_all_table_schemas()
+# 表名：ecdc_ili；列见下方"列含义"。
+```
diff --git a/ecdc_ili/ecdc_ili.tsfile b/ecdc_ili/ecdc_ili.tsfile
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..b4c90720010ead79d27a4352820c3f4632f08946
Binary files /dev/null and b/ecdc_ili/ecdc_ili.tsfile differ
diff --git a/entsoe/15T/15T_1.tsfile b/entsoe/15T/15T_1.tsfile
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..7e71d0a33c1c9ea391c3f0329bf9ead2b33f655b
--- /dev/null
+++ b/entsoe/15T/15T_1.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:2b7af142e6bad0e7d610d113041d02b6d77cbdf02a7671e8630a6bc17cd6ef5e
+size 9458379
diff --git a/entsoe/15T/15T_2.tsfile b/entsoe/15T/15T_2.tsfile
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..56c9d1837c289a7d26f7df37567616377ac11f9c
Binary files /dev/null and b/entsoe/15T/15T_2.tsfile differ
diff --git a/entsoe/1H/1H.tsfile b/entsoe/1H/1H.tsfile
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..33dcd1cc0f080da3d1ae6e809a4d30a92bade2e7
--- /dev/null
+++ b/entsoe/1H/1H.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:a703925ecc6c84dd79a395be4feeced37cf86402283e6999f465eea29d7030d2
+size 4245063
diff --git a/entsoe/30T/30T.tsfile b/entsoe/30T/30T.tsfile
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..f79866a8cbb691a790e542cf6d1b9a81a4349d1d
--- /dev/null
+++ b/entsoe/30T/30T.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:906d13b16cb2783b0775319a429345cf8443b4126263718dc6275d04d9931d23
+size 6047210
diff --git a/entsoe/README.md b/entsoe/README.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..41f200fdc51e172dc6638da8844073dd557a4edf
--- /dev/null
+++ b/entsoe/README.md
@@ -0,0 +1,66 @@
+---
+license: other
+task_categories:
+- time-series-forecasting
+tags:
+- time-series
+- tsfile
+pretty_name: entsoe (TsFile format)
+---
+
+# entsoe — TsFile 格式
+
+本目录是 [`autogluon/fev_datasets`](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets) 中 **entsoe** 子集转换为 [Apache TsFile](https://tsfile.apache.org/) 格式的版本。
+
+## 来源与引用
+
+- **原始来源**：https://data.open-power-system-data.org/time_series/2020-10-06
+- **论文/引用**：[[6]](https://doi.org/10.25832/time_series/2020-10-06)
+- **统一格式合集**：[autogluon/fev_datasets](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets)
+
+> 本数据由外部来源转换为统一格式后再转为 TsFile。许可与引用以**原始来源**为准，我们不对原始数据主张任何权利。除非另有说明，数据仅供研究用途。
+
+## 数据统计
+
+| 频率 | 序列数 | 中位长度 | 观测点数 | 动态列 | 静态列 | 文件 |
+|---|---|---|---|---|---|---|
+| 15T | 6 | 175,292 | 6,310,512 | 6 | 0 | `15T/15T_1..15T_2.tsfile`（2 片） |
+| 1H | 6 | 43,822 | 1,577,592 | 6 | 0 | `1H/1H.tsfile` |
+| 30T | 6 | 87,645 | 3,155,220 | 6 | 0 | `30T/30T.tsfile` |
+
+## TsFile 存储模型
+
+- 每条原始序列（`id`）→ 一个 **device**（TAG 维度）。
+- 随时间变化的 target / 动态协变量 → **measurement**（FIELD）。
+- `timestamp` → `Time`（INT64 毫秒）。
+- 表名：entsoe_15T, entsoe_1H, entsoe_30T。
+
+### 列含义
+
+| 列 | 角色 | TsFile 类型 |
+|---|---|---|
+| `Time` | Time（时间列） | INT64 |
+| `id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `target` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `solar_generation_actual` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `wind_onshore_generation_actual` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `temperature` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `radiation_direct_horizontal` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `radiation_diffuse_horizontal` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+
+## 转换说明
+
+- 每行原始数据是一整条序列 `(id, timestamp[], 各 target[])`，纵向打平为长表后写入 TsFile。
+- 数值类型按源列自适应：float32→FLOAT、float64→DOUBLE、整数→INT64、bool→BOOLEAN。
+- 时间精度：毫秒（INT64）。
+- 大表会被工具自动分片为 `<名>_1.tsfile`、`<名>_2.tsfile` …，同属一个逻辑表。
+
+## 读取示例
+
+```python
+from tsfile import TsFileReader
+
+reader = TsFileReader("15T/15T.tsfile")
+schemas = reader.get_all_table_schemas()
+# 表名：entsoe_15T；列见下方"列含义"。
+```
diff --git a/epf_be/README.md b/epf_be/README.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..750e361dedffed11dbadee063cf148768c865f96
--- /dev/null
+++ b/epf_be/README.md
@@ -0,0 +1,61 @@
+---
+license: other
+task_categories:
+- time-series-forecasting
+tags:
+- time-series
+- tsfile
+pretty_name: epf_be (TsFile format)
+---
+
+# epf_be — TsFile 格式
+
+本目录是 [`autogluon/fev_datasets`](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets) 中 **epf_be** 子集转换为 [Apache TsFile](https://tsfile.apache.org/) 格式的版本。
+
+## 来源与引用
+
+- **原始来源**：https://zenodo.org/records/4624805
+- **论文/引用**：[[7]](https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2021.116983)
+- **统一格式合集**：[autogluon/fev_datasets](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets)
+
+> 本数据由外部来源转换为统一格式后再转为 TsFile。许可与引用以**原始来源**为准，我们不对原始数据主张任何权利。除非另有说明，数据仅供研究用途。
+
+## 数据统计
+
+| 序列数 | 中位长度 | 观测点数 | 动态列 | 静态列 | 文件 |
+|---|---|---|---|---|---|
+| 1 | 52,416 | 157,248 | 3 | 0 | `epf_be.tsfile` |
+
+## TsFile 存储模型
+
+- 每条原始序列（`id`）→ 一个 **device**（TAG 维度）。
+- 随时间变化的 target / 动态协变量 → **measurement**（FIELD）。
+- `timestamp` → `Time`（INT64 毫秒）。
+- 表名：epf_be。
+
+### 列含义
+
+| 列 | 角色 | TsFile 类型 |
+|---|---|---|
+| `Time` | Time（时间列） | INT64 |
+| `id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `target` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `Generation_forecast` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `System_load_forecast` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+
+## 转换说明
+
+- 每行原始数据是一整条序列 `(id, timestamp[], 各 target[])`，纵向打平为长表后写入 TsFile。
+- 数值类型按源列自适应：float32→FLOAT、float64→DOUBLE、整数→INT64、bool→BOOLEAN。
+- 时间精度：毫秒（INT64）。
+- 大表会被工具自动分片为 `<名>_1.tsfile`、`<名>_2.tsfile` …，同属一个逻辑表。
+
+## 读取示例
+
+```python
+from tsfile import TsFileReader
+
+reader = TsFileReader("epf_be.tsfile")
+schemas = reader.get_all_table_schemas()
+# 表名：epf_be；列见下方"列含义"。
+```
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--- /dev/null
+++ b/epf_be/epf_be.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
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new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..cad49b4304e2b160949a7f09c06dfea4d189b3df
--- /dev/null
+++ b/epf_de/README.md
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+---
+license: other
+task_categories:
+- time-series-forecasting
+tags:
+- time-series
+- tsfile
+pretty_name: epf_de (TsFile format)
+---
+
+# epf_de — TsFile 格式
+
+本目录是 [`autogluon/fev_datasets`](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets) 中 **epf_de** 子集转换为 [Apache TsFile](https://tsfile.apache.org/) 格式的版本。
+
+## 来源与引用
+
+- **原始来源**：https://zenodo.org/records/4624805
+- **论文/引用**：[[7]](https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2021.116983)
+- **统一格式合集**：[autogluon/fev_datasets](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets)
+
+> 本数据由外部来源转换为统一格式后再转为 TsFile。许可与引用以**原始来源**为准，我们不对原始数据主张任何权利。除非另有说明，数据仅供研究用途。
+
+## 数据统计
+
+| 序列数 | 中位长度 | 观测点数 | 动态列 | 静态列 | 文件 |
+|---|---|---|---|---|---|
+| 1 | 52,416 | 157,248 | 3 | 0 | `epf_de.tsfile` |
+
+## TsFile 存储模型
+
+- 每条原始序列（`id`）→ 一个 **device**（TAG 维度）。
+- 随时间变化的 target / 动态协变量 → **measurement**（FIELD）。
+- `timestamp` → `Time`（INT64 毫秒）。
+- 表名：epf_de。
+
+### 列含义
+
+| 列 | 角色 | TsFile 类型 |
+|---|---|---|
+| `Time` | Time（时间列） | INT64 |
+| `id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `target` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `Ampirion_Load_Forecast` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `PV_Wind_Forecast` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+
+## 转换说明
+
+- 每行原始数据是一整条序列 `(id, timestamp[], 各 target[])`，纵向打平为长表后写入 TsFile。
+- 数值类型按源列自适应：float32→FLOAT、float64→DOUBLE、整数→INT64、bool→BOOLEAN。
+- 时间精度：毫秒（INT64）。
+- 大表会被工具自动分片为 `<名>_1.tsfile`、`<名>_2.tsfile` …，同属一个逻辑表。
+
+## 读取示例
+
+```python
+from tsfile import TsFileReader
+
+reader = TsFileReader("epf_de.tsfile")
+schemas = reader.get_all_table_schemas()
+# 表名：epf_de；列见下方"列含义"。
+```
diff --git a/epf_de/epf_de.tsfile b/epf_de/epf_de.tsfile
new file mode 100644
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--- /dev/null
+++ b/epf_de/epf_de.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
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--- /dev/null
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+task_categories:
+- time-series-forecasting
+tags:
+- time-series
+- tsfile
+pretty_name: epf_fr (TsFile format)
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+
+# epf_fr — TsFile 格式
+
+本目录是 [`autogluon/fev_datasets`](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets) 中 **epf_fr** 子集转换为 [Apache TsFile](https://tsfile.apache.org/) 格式的版本。
+
+## 来源与引用
+
+- **原始来源**：https://zenodo.org/records/4624805
+- **论文/引用**：[[7]](https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2021.116983)
+- **统一格式合集**：[autogluon/fev_datasets](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets)
+
+> 本数据由外部来源转换为统一格式后再转为 TsFile。许可与引用以**原始来源**为准，我们不对原始数据主张任何权利。除非另有说明，数据仅供研究用途。
+
+## 数据统计
+
+| 序列数 | 中位长度 | 观测点数 | 动态列 | 静态列 | 文件 |
+|---|---|---|---|---|---|
+| 1 | 52,416 | 157,248 | 3 | 0 | `epf_fr.tsfile` |
+
+## TsFile 存储模型
+
+- 每条原始序列（`id`）→ 一个 **device**（TAG 维度）。
+- 随时间变化的 target / 动态协变量 → **measurement**（FIELD）。
+- `timestamp` → `Time`（INT64 毫秒）。
+- 表名：epf_fr。
+
+### 列含义
+
+| 列 | 角色 | TsFile 类型 |
+|---|---|---|
+| `Time` | Time（时间列） | INT64 |
+| `id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `target` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `Generation_forecast` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `System_load_forecast` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+
+## 转换说明
+
+- 每行原始数据是一整条序列 `(id, timestamp[], 各 target[])`，纵向打平为长表后写入 TsFile。
+- 数值类型按源列自适应：float32→FLOAT、float64→DOUBLE、整数→INT64、bool→BOOLEAN。
+- 时间精度：毫秒（INT64）。
+- 大表会被工具自动分片为 `<名>_1.tsfile`、`<名>_2.tsfile` …，同属一个逻辑表。
+
+## 读取示例
+
+```python
+from tsfile import TsFileReader
+
+reader = TsFileReader("epf_fr.tsfile")
+schemas = reader.get_all_table_schemas()
+# 表名：epf_fr；列见下方"列含义"。
+```
diff --git a/epf_fr/epf_fr.tsfile b/epf_fr/epf_fr.tsfile
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..755c15b9c532407b4f7509a3e18d8a2c7c7c11f8
--- /dev/null
+++ b/epf_fr/epf_fr.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
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--- /dev/null
+++ b/epf_np/README.md
@@ -0,0 +1,61 @@
+---
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+task_categories:
+- time-series-forecasting
+tags:
+- time-series
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+---
+
+# epf_np — TsFile 格式
+
+本目录是 [`autogluon/fev_datasets`](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets) 中 **epf_np** 子集转换为 [Apache TsFile](https://tsfile.apache.org/) 格式的版本。
+
+## 来源与引用
+
+- **原始来源**：https://zenodo.org/records/4624805
+- **论文/引用**：[[7]](https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2021.116983)
+- **统一格式合集**：[autogluon/fev_datasets](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets)
+
+> 本数据由外部来源转换为统一格式后再转为 TsFile。许可与引用以**原始来源**为准，我们不对原始数据主张任何权利。除非另有说明，数据仅供研究用途。
+
+## 数据统计
+
+| 序列数 | 中位长度 | 观测点数 | 动态列 | 静态列 | 文件 |
+|---|---|---|---|---|---|
+| 1 | 52,416 | 157,248 | 3 | 0 | `epf_np.tsfile` |
+
+## TsFile 存储模型
+
+- 每条原始序列（`id`）→ 一个 **device**（TAG 维度）。
+- 随时间变化的 target / 动态协变量 → **measurement**（FIELD）。
+- `timestamp` → `Time`（INT64 毫秒）。
+- 表名：epf_np。
+
+### 列含义
+
+| 列 | 角色 | TsFile 类型 |
+|---|---|---|
+| `Time` | Time（时间列） | INT64 |
+| `id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `target` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `Grid_load_forecast` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `Wind_power_forecast` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+
+## 转换说明
+
+- 每行原始数据是一整条序列 `(id, timestamp[], 各 target[])`，纵向打平为长表后写入 TsFile。
+- 数值类型按源列自适应：float32→FLOAT、float64→DOUBLE、整数→INT64、bool→BOOLEAN。
+- 时间精度：毫秒（INT64）。
+- 大表会被工具自动分片为 `<名>_1.tsfile`、`<名>_2.tsfile` …，同属一个逻辑表。
+
+## 读取示例
+
+```python
+from tsfile import TsFileReader
+
+reader = TsFileReader("epf_np.tsfile")
+schemas = reader.get_all_table_schemas()
+# 表名：epf_np；列见下方"列含义"。
+```
diff --git a/epf_np/epf_np.tsfile b/epf_np/epf_np.tsfile
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..5f8352e2af08607c88d83fb82921567a04b97df1
--- /dev/null
+++ b/epf_np/epf_np.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
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--- /dev/null
+++ b/epf_pjm/README.md
@@ -0,0 +1,61 @@
+---
+license: other
+task_categories:
+- time-series-forecasting
+tags:
+- time-series
+- tsfile
+pretty_name: epf_pjm (TsFile format)
+---
+
+# epf_pjm — TsFile 格式
+
+本目录是 [`autogluon/fev_datasets`](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets) 中 **epf_pjm** 子集转换为 [Apache TsFile](https://tsfile.apache.org/) 格式的版本。
+
+## 来源与引用
+
+- **原始来源**：https://zenodo.org/records/4624805
+- **论文/引用**：[[7]](https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2021.116983)
+- **统一格式合集**：[autogluon/fev_datasets](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets)
+
+> 本数据由外部来源转换为统一格式后再转为 TsFile。许可与引用以**原始来源**为准，我们不对原始数据主张任何权利。除非另有说明，数据仅供研究用途。
+
+## 数据统计
+
+| 序列数 | 中位长度 | 观测点数 | 动态列 | 静态列 | 文件 |
+|---|---|---|---|---|---|
+| 1 | 52,416 | 157,248 | 3 | 0 | `epf_pjm.tsfile` |
+
+## TsFile 存储模型
+
+- 每条原始序列（`id`）→ 一个 **device**（TAG 维度）。
+- 随时间变化的 target / 动态协变量 → **measurement**（FIELD）。
+- `timestamp` → `Time`（INT64 毫秒）。
+- 表名：epf_pjm。
+
+### 列含义
+
+| 列 | 角色 | TsFile 类型 |
+|---|---|---|
+| `Time` | Time（时间列） | INT64 |
+| `id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `target` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `System_load_forecast` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `Zonal_COMED_load_foecast` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+
+## 转换说明
+
+- 每行原始数据是一整条序列 `(id, timestamp[], 各 target[])`，纵向打平为长表后写入 TsFile。
+- 数值类型按源列自适应：float32→FLOAT、float64→DOUBLE、整数→INT64、bool→BOOLEAN。
+- 时间精度：毫秒（INT64）。
+- 大表会被工具自动分片为 `<名>_1.tsfile`、`<名>_2.tsfile` …，同属一个逻辑表。
+
+## 读取示例
+
+```python
+from tsfile import TsFileReader
+
+reader = TsFileReader("epf_pjm.tsfile")
+schemas = reader.get_all_table_schemas()
+# 表名：epf_pjm；列见下方"列含义"。
+```
diff --git a/epf_pjm/epf_pjm.tsfile b/epf_pjm/epf_pjm.tsfile
new file mode 100644
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--- /dev/null
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--- /dev/null
+++ b/ercot/1D/1D.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
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diff --git a/ercot/1H/1H_1.tsfile b/ercot/1H/1H_1.tsfile
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+++ b/ercot/1H/1H_1.tsfile
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diff --git a/ercot/1H/1H_2.tsfile b/ercot/1H/1H_2.tsfile
new file mode 100644
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--- /dev/null
+++ b/ercot/1H/1H_2.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
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Binary files /dev/null and b/ercot/1M/1M.tsfile differ
diff --git a/ercot/1W/1W.tsfile b/ercot/1W/1W.tsfile
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..5a381a8cc0bca2f591eddb2a35b8bec0a242d723
Binary files /dev/null and b/ercot/1W/1W.tsfile differ
diff --git a/ercot/README.md b/ercot/README.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..6432a2a392d4b20cbb2a712c87722e15e7360d82
--- /dev/null
+++ b/ercot/README.md
@@ -0,0 +1,61 @@
+---
+license: other
+task_categories:
+- time-series-forecasting
+tags:
+- time-series
+- tsfile
+pretty_name: ercot (TsFile format)
+---
+
+# ercot — TsFile 格式
+
+本目录是 [`autogluon/fev_datasets`](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets) 中 **ercot** 子集转换为 [Apache TsFile](https://tsfile.apache.org/) 格式的版本。
+
+## 来源与引用
+
+- **原始来源**：https://github.com/ourownstory/neuralprophet-data/tree/main/datasets_raw/energy
+- **统一格式合集**：[autogluon/fev_datasets](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets)
+
+> 本数据由外部来源转换为统一格式后再转为 TsFile。许可与引用以**原始来源**为准，我们不对原始数据主张任何权利。除非另有说明，数据仅供研究用途。
+
+## 数据统计
+
+| 频率 | 序列数 | 中位长度 | 观测点数 | 动态列 | 静态列 | 文件 |
+|---|---|---|---|---|---|---|
+| 1D | 8 | 6,452 | 51,616 | 1 | 0 | `1D/1D.tsfile` |
+| 1H | 8 | 154,872 | 1,238,976 | 1 | 0 | `1H/1H_1..1H_2.tsfile`（2 片） |
+| 1M | 8 | 211 | 1,688 | 1 | 0 | `1M/1M.tsfile` |
+| 1W | 8 | 921 | 7,368 | 1 | 0 | `1W/1W.tsfile` |
+
+## TsFile 存储模型
+
+- 每条原始序列（`id`）→ 一个 **device**（TAG 维度）。
+- 随时间变化的 target / 动态协变量 → **measurement**（FIELD）。
+- `timestamp` → `Time`（INT64 毫秒）。
+- 表名：ercot_1D, ercot_1H, ercot_1M, ercot_1W。
+
+### 列含义
+
+| 列 | 角色 | TsFile 类型 |
+|---|---|---|
+| `Time` | Time（时间列） | INT64 |
+| `id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `target` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+
+## 转换说明
+
+- 每行原始数据是一整条序列 `(id, timestamp[], 各 target[])`，纵向打平为长表后写入 TsFile。
+- 数值类型按源列自适应：float32→FLOAT、float64→DOUBLE、整数→INT64、bool→BOOLEAN。
+- 时间精度：毫秒（INT64）。
+- 大表会被工具自动分片为 `<名>_1.tsfile`、`<名>_2.tsfile` …，同属一个逻辑表。
+
+## 读取示例
+
+```python
+from tsfile import TsFileReader
+
+reader = TsFileReader("1D/1D.tsfile")
+schemas = reader.get_all_table_schemas()
+# 表名：ercot_1D；列见下方"列含义"。
+```
diff --git a/favorita_stores/1D/1D_1.tsfile b/favorita_stores/1D/1D_1.tsfile
new file mode 100644
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--- /dev/null
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--- /dev/null
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@@ -0,0 +1,3 @@
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--- /dev/null
+++ b/favorita_stores/README.md
@@ -0,0 +1,73 @@
+---
+license: other
+task_categories:
+- time-series-forecasting
+tags:
+- time-series
+- tsfile
+pretty_name: favorita_stores (TsFile format)
+---
+
+# favorita_stores — TsFile 格式
+
+本目录是 [`autogluon/fev_datasets`](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets) 中 **favorita_stores** 子集转换为 [Apache TsFile](https://tsfile.apache.org/) 格式的版本。
+
+## 来源与引用
+
+- **原始来源**：https://www.kaggle.com/competitions/store-sales-time-series-forecasting
+- **论文/引用**：[[8]](https://www.kaggle.com/competitions/store-sales-time-series-forecasting/overview/citation)
+- **统一格式合集**：[autogluon/fev_datasets](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets)
+
+> 本数据由外部来源转换为统一格式后再转为 TsFile。许可与引用以**原始来源**为准，我们不对原始数据主张任何权利。除非另有说明，数据仅供研究用途。
+
+## 数据统计
+
+| 频率 | 序列数 | 中位长度 | 观测点数 | 动态列 | 静态列 | 文件 |
+|---|---|---|---|---|---|---|
+| 1D | 1,579 | 1,688 | 10,661,408 | 4 | 6 | `1D/1D_1..1D_3.tsfile`（3 片） |
+| 1M | 1,579 | 54 | 255,798 | 3 | 6 | `1M/1M.tsfile` |
+| 1W | 1,579 | 240 | 1,136,880 | 3 | 6 | `1W/1W.tsfile` |
+
+## TsFile 存储模型
+
+- 每条原始序列（`id`）→ 一个 **device**（TAG 维度）。
+- 静态协变量列 → 也作 **TAG**（device 元数据）：`store_nbr, family, city, state, type, cluster`。
+- 随时间变化的 target / 动态协变量 → **measurement**（FIELD）。
+- `timestamp` → `Time`（INT64 毫秒）。
+- 表名：favorita_stores_1D, favorita_stores_1M, favorita_stores_1W。
+
+### 列含义
+
+| 列 | 角色 | TsFile 类型 |
+|---|---|---|
+| `Time` | Time（时间列） | INT64 |
+| `id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `store_nbr` | TAG（device 维度） | DOUBLE |
+| `family` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `city` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `state` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `type` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `cluster` | TAG（device 维度） | DOUBLE |
+| `sales` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `onpromotion` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `oil_price` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `holiday` | FIELD（measurement） | STRING |
+
+> 注：有 4737 个原始 id 含非法标识符字符，已规范化为合法 device 名（如 10_AUTOMOTIVE→_10_AUTOMOTIVE, 10_BABY CARE→_10_BABY_CARE, 10_BEAUTY→_10_BEAUTY）。
+
+## 转换说明
+
+- 每行原始数据是一整条序列 `(id, timestamp[], 各 target[])`，纵向打平为长表后写入 TsFile。
+- 数值类型按源列自适应：float32→FLOAT、float64→DOUBLE、整数→INT64、bool→BOOLEAN。
+- 时间精度：毫秒（INT64）。
+- 大表会被工具自动分片为 `<名>_1.tsfile`、`<名>_2.tsfile` …，同属一个逻辑表。
+
+## 读取示例
+
+```python
+from tsfile import TsFileReader
+
+reader = TsFileReader("1D/1D.tsfile")
+schemas = reader.get_all_table_schemas()
+# 表名：favorita_stores_1D；列见下方"列含义"。
+```
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--- /dev/null
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@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
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diff --git a/favorita_transactions/1M/1M.tsfile b/favorita_transactions/1M/1M.tsfile
new file mode 100644
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Binary files /dev/null and b/favorita_transactions/1M/1M.tsfile differ
diff --git a/favorita_transactions/1W/1W.tsfile b/favorita_transactions/1W/1W.tsfile
new file mode 100644
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--- /dev/null
+++ b/favorita_transactions/1W/1W.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
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diff --git a/favorita_transactions/README.md b/favorita_transactions/README.md
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--- /dev/null
+++ b/favorita_transactions/README.md
@@ -0,0 +1,71 @@
+---
+license: other
+task_categories:
+- time-series-forecasting
+tags:
+- time-series
+- tsfile
+pretty_name: favorita_transactions (TsFile format)
+---
+
+# favorita_transactions — TsFile 格式
+
+本目录是 [`autogluon/fev_datasets`](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets) 中 **favorita_transactions** 子集转换为 [Apache TsFile](https://tsfile.apache.org/) 格式的版本。
+
+## 来源与引用
+
+- **原始来源**：https://www.kaggle.com/competitions/store-sales-time-series-forecasting
+- **论文/引用**：[[8]](https://www.kaggle.com/competitions/store-sales-time-series-forecasting/overview/citation)
+- **统一格式合集**：[autogluon/fev_datasets](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets)
+
+> 本数据由外部来源转换为统一格式后再转为 TsFile。许可与引用以**原始来源**为准，我们不对原始数据主张任何权利。除非另有说明，数据仅供研究用途。
+
+## 数据统计
+
+| 频率 | 序列数 | 中位长度 | 观测点数 | 动态列 | 静态列 | 文件 |
+|---|---|---|---|---|---|---|
+| 1D | 51 | 1,688 | 258,264 | 3 | 5 | `1D/1D.tsfile` |
+| 1M | 51 | 54 | 5,508 | 2 | 5 | `1M/1M.tsfile` |
+| 1W | 51 | 240 | 24,480 | 2 | 5 | `1W/1W.tsfile` |
+
+## TsFile 存储模型
+
+- 每条原始序列（`id`）→ 一个 **device**（TAG 维度）。
+- 静态协变量列 → 也作 **TAG**（device 元数据）：`store_nbr, city, state, type, cluster`。
+- 随时间变化的 target / 动态协变量 → **measurement**（FIELD）。
+- `timestamp` → `Time`（INT64 毫秒）。
+- 表名：favorita_transactions_1D, favorita_transactions_1M, favorita_transactions_1W。
+
+### 列含义
+
+| 列 | 角色 | TsFile 类型 |
+|---|---|---|
+| `Time` | Time（时间列） | INT64 |
+| `id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `store_nbr` | TAG（device 维度） | DOUBLE |
+| `city` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `state` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `type` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `cluster` | TAG（device 维度） | DOUBLE |
+| `transactions` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `oil_price` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `holiday` | FIELD（measurement） | STRING |
+
+> 注：有 153 个原始 id 含非法标识符字符，已规范化为合法 device 名（如 1→_1, 2→_2, 3→_3）。
+
+## 转换说明
+
+- 每行原始数据是一整条序列 `(id, timestamp[], 各 target[])`，纵向打平为长表后写入 TsFile。
+- 数值类型按源列自适应：float32→FLOAT、float64→DOUBLE、整数→INT64、bool→BOOLEAN。
+- 时间精度：毫秒（INT64）。
+- 大表会被工具自动分片为 `<名>_1.tsfile`、`<名>_2.tsfile` …，同属一个逻辑表。
+
+## 读取示例
+
+```python
+from tsfile import TsFileReader
+
+reader = TsFileReader("1D/1D.tsfile")
+schemas = reader.get_all_table_schemas()
+# 表名：favorita_transactions_1D；列见下方"列含义"。
+```
diff --git a/fred_md_2025/README.md b/fred_md_2025/README.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..062b4c787b2de5227bba0c6237cc18de6dd90526
--- /dev/null
+++ b/fred_md_2025/README.md
@@ -0,0 +1,186 @@
+---
+license: other
+task_categories:
+- time-series-forecasting
+tags:
+- time-series
+- tsfile
+pretty_name: fred_md_2025 (TsFile format)
+---
+
+# fred_md_2025 — TsFile 格式
+
+本目录是 [`autogluon/fev_datasets`](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets) 中 **fred_md_2025** 子集转换为 [Apache TsFile](https://tsfile.apache.org/) 格式的版本。
+
+## 来源与引用
+
+- **原始来源**：https://www.stlouisfed.org/research/economists/mccracken/fred-databases
+- **论文/引用**：[[9]](https://doi.org/10.20955/wp.2015.012)
+- **统一格式合集**：[autogluon/fev_datasets](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets)
+
+> 本数据由外部来源转换为统一格式后再转为 TsFile。许可与引用以**原始来源**为准，我们不对原始数据主张任何权利。除非另有说明，数据仅供研究用途。
+
+## 数据统计
+
+| 序列数 | 中位长度 | 观测点数 | 动态列 | 静态列 | 文件 |
+|---|---|---|---|---|---|
+| 1 | 798 | 100,548 | 126 | 0 | `fred_md_2025.tsfile` |
+
+## TsFile 存储模型
+
+- 每条原始序列（`id`）→ 一个 **device**（TAG 维度）。
+- 随时间变化的 target / 动态协变量 → **measurement**（FIELD）。
+- `timestamp` → `Time`（INT64 毫秒）。
+- 表名：fred_md_2025。
+
+### 列含义
+
+| 列 | 角色 | TsFile 类型 |
+|---|---|---|
+| `Time` | Time（时间列） | INT64 |
+| `id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `RPI` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `W875RX1` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `DPCERA3M086SBEA` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `CMRMTSPLx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `RETAILx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `INDPRO` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `IPFPNSS` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `IPFINAL` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `IPCONGD` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `IPDCONGD` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `IPNCONGD` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `IPBUSEQ` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `IPMAT` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `IPDMAT` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `IPNMAT` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `IPMANSICS` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `IPB51222S` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `IPFUELS` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `CUMFNS` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `HWI` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `HWIURATIO` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `CLF16OV` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `CE16OV` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `UNRATE` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `UEMPMEAN` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `UEMPLT5` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `UEMP5TO14` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `UEMP15OV` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `UEMP15T26` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `UEMP27OV` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `CLAIMSx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `PAYEMS` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `USGOOD` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `CES1021000001` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `USCONS` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `MANEMP` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `DMANEMP` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `NDMANEMP` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `SRVPRD` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `USTPU` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `USWTRADE` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `USTRADE` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `USFIRE` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `USGOVT` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `CES0600000007` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `AWOTMAN` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `AWHMAN` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `HOUST` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `HOUSTNE` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `HOUSTMW` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `HOUSTS` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `HOUSTW` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `PERMIT` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `PERMITNE` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `PERMITMW` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `PERMITS` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `PERMITW` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `ACOGNO` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `AMDMNOx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `ANDENOx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `AMDMUOx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `BUSINVx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `ISRATIOx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `M1SL` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `M2SL` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `M2REAL` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `BOGMBASE` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `TOTRESNS` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `NONBORRES` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `BUSLOANS` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `REALLN` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `NONREVSL` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `CONSPI` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `S_P_500` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `S_P_div_yield` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `S_P_PE_ratio` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `FEDFUNDS` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `CP3Mx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `TB3MS` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `TB6MS` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `GS1` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `GS5` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `GS10` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `AAA` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `BAA` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `COMPAPFFx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `TB3SMFFM` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `TB6SMFFM` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `T1YFFM` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `T5YFFM` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `T10YFFM` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `AAAFFM` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `BAAFFM` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `TWEXAFEGSMTHx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `EXSZUSx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `EXJPUSx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `EXUSUKx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `EXCAUSx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `WPSFD49207` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `WPSFD49502` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `WPSID61` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `WPSID62` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `OILPRICEx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `PPICMM` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `CPIAUCSL` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `CPIAPPSL` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `CPITRNSL` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `CPIMEDSL` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `CUSR0000SAC` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `CUSR0000SAD` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `CUSR0000SAS` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `CPIULFSL` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `CUSR0000SA0L2` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `CUSR0000SA0L5` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `PCEPI` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `DDURRG3M086SBEA` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `DNDGRG3M086SBEA` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `DSERRG3M086SBEA` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `CES0600000008` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `CES2000000008` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `CES3000000008` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `UMCSENTx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `DTCOLNVHFNM` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `DTCTHFNM` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `INVEST` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `VIXCLSx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+
+> 注：有 1 个原始 id 含非法标识符字符，已规范化为合法 device 名（如 FRED-MD-2025-07→FRED_MD_2025_07）。
+
+## 转换说明
+
+- 每行原始数据是一整条序列 `(id, timestamp[], 各 target[])`，纵向打平为长表后写入 TsFile。
+- 数值类型按源列自适应：float32→FLOAT、float64→DOUBLE、整数→INT64、bool→BOOLEAN。
+- 时间精度：毫秒（INT64）。
+- 大表会被工具自动分片为 `<名>_1.tsfile`、`<名>_2.tsfile` …，同属一个逻辑表。
+
+## 读取示例
+
+```python
+from tsfile import TsFileReader
+
+reader = TsFileReader("fred_md_2025.tsfile")
+schemas = reader.get_all_table_schemas()
+# 表名：fred_md_2025；列见下方"列含义"。
+```
diff --git a/fred_md_2025/fred_md_2025.tsfile b/fred_md_2025/fred_md_2025.tsfile
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index 0000000000000000000000000000000000000000..316f29c8b2d9d090817818896f01fd2202698768
--- /dev/null
+++ b/fred_md_2025/fred_md_2025.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:57f5605bd5c248f62f9f54da335c8fc57d742810661bcf0ba2b12ca4905de84e
+size 307163
diff --git a/fred_qd_2025/README.md b/fred_qd_2025/README.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..785afedf9fdaa4c0dd46732cf0fff1fafeef700a
--- /dev/null
+++ b/fred_qd_2025/README.md
@@ -0,0 +1,305 @@
+---
+license: other
+task_categories:
+- time-series-forecasting
+tags:
+- time-series
+- tsfile
+pretty_name: fred_qd_2025 (TsFile format)
+---
+
+# fred_qd_2025 — TsFile 格式
+
+本目录是 [`autogluon/fev_datasets`](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets) 中 **fred_qd_2025** 子集转换为 [Apache TsFile](https://tsfile.apache.org/) 格式的版本。
+
+## 来源与引用
+
+- **原始来源**：https://www.stlouisfed.org/research/economists/mccracken/fred-databases
+- **论文/引用**：[[10]](https://doi.org/10.20955/wp.2020.005)
+- **统一格式合集**：[autogluon/fev_datasets](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets)
+
+> 本数据由外部来源转换为统一格式后再转为 TsFile。许可与引用以**原始来源**为准，我们不对原始数据主张任何权利。除非另有说明，数据仅供研究用途。
+
+## 数据统计
+
+| 序列数 | 中位长度 | 观测点数 | 动态列 | 静态列 | 文件 |
+|---|---|---|---|---|---|
+| 1 | 266 | 65,170 | 245 | 0 | `fred_qd_2025.tsfile` |
+
+## TsFile 存储模型
+
+- 每条原始序列（`id`）→ 一个 **device**（TAG 维度）。
+- 随时间变化的 target / 动态协变量 → **measurement**（FIELD）。
+- `timestamp` → `Time`（INT64 毫秒）。
+- 表名：fred_qd_2025。
+
+### 列含义
+
+| 列 | 角色 | TsFile 类型 |
+|---|---|---|
+| `Time` | Time（时间列） | INT64 |
+| `id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `GDPC1` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `PCECC96` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `PCDGx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `PCESVx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `PCNDx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `GPDIC1` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `FPIx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `Y033RC1Q027SBEAx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `PNFIx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `PRFIx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `A014RE1Q156NBEA` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `GCEC1` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `A823RL1Q225SBEA` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `FGRECPTx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `SLCEx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `EXPGSC1` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `IMPGSC1` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `DPIC96` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `OUTNFB` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `OUTBS` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `OUTMS` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `INDPRO` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `IPFINAL` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `IPCONGD` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `IPMAT` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `IPDMAT` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `IPNMAT` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `IPDCONGD` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `IPB51110SQ` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `IPNCONGD` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `IPBUSEQ` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `IPB51220SQ` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `TCU` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `CUMFNS` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `PAYEMS` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `USPRIV` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `MANEMP` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `SRVPRD` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `USGOOD` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `DMANEMP` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `NDMANEMP` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `USCONS` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `USEHS` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `USFIRE` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `USINFO` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `USPBS` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `USLAH` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `USSERV` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `USMINE` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `USTPU` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `USGOVT` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `USTRADE` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `USWTRADE` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `CES9091000001` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `CES9092000001` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `CES9093000001` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `CE16OV` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `CIVPART` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `UNRATE` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `UNRATESTx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `UNRATELTx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `LNS14000012` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `LNS14000025` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `LNS14000026` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `UEMPLT5` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `UEMP5TO14` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `UEMP15T26` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `UEMP27OV` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `LNS13023621` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `LNS13023557` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `LNS13023705` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `LNS13023569` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `LNS12032194` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `HOABS` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `HOAMS` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `HOANBS` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `AWHMAN` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `AWHNONAG` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `AWOTMAN` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `HWIx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `HOUST` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `HOUST5F` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `PERMIT` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `HOUSTMW` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `HOUSTNE` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `HOUSTS` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `HOUSTW` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `CMRMTSPLx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `RSAFSx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `AMDMNOx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `ACOGNOx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `AMDMUOx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `ANDENOx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `INVCQRMTSPL` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `PCECTPI` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `PCEPILFE` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `GDPCTPI` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `GPDICTPI` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `IPDBS` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `DGDSRG3Q086SBEA` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `DDURRG3Q086SBEA` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `DSERRG3Q086SBEA` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `DNDGRG3Q086SBEA` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `DHCERG3Q086SBEA` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `DMOTRG3Q086SBEA` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `DFDHRG3Q086SBEA` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `DREQRG3Q086SBEA` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `DODGRG3Q086SBEA` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `DFXARG3Q086SBEA` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `DCLORG3Q086SBEA` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `DGOERG3Q086SBEA` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `DONGRG3Q086SBEA` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `DHUTRG3Q086SBEA` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `DHLCRG3Q086SBEA` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `DTRSRG3Q086SBEA` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `DRCARG3Q086SBEA` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `DFSARG3Q086SBEA` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `DIFSRG3Q086SBEA` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `DOTSRG3Q086SBEA` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `CPIAUCSL` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `CPILFESL` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `WPSFD49207` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `PPIACO` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `WPSFD49502` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `WPSFD4111` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `PPIIDC` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `WPSID61` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `WPU0531` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `WPU0561` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `OILPRICEx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `AHETPIx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `CES2000000008x` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `CES3000000008x` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `COMPRMS` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `COMPRNFB` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `RCPHBS` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `OPHMFG` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `OPHNFB` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `OPHPBS` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `ULCBS` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `ULCMFG` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `ULCNFB` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `UNLPNBS` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `FEDFUNDS` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `TB3MS` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `TB6MS` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `GS1` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `GS10` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `MORTGAGE30US` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `AAA` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `BAA` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `BAA10YM` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `MORTG10YRx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `TB6M3Mx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `GS1TB3Mx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `GS10TB3Mx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `CPF3MTB3Mx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `BOGMBASEREALx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `M1REAL` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `M2REAL` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `BUSLOANSx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `CONSUMERx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `NONREVSLx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `REALLNx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `REVOLSLx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `TOTALSLx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `DRIWCIL` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `TABSHNOx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `TLBSHNOx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `LIABPIx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `TNWBSHNOx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `NWPIx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `TARESAx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `HNOREMQ027Sx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `TFAABSHNOx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `VIXCLSx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `USSTHPI` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `SPCS10RSA` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `SPCS20RSA` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `TWEXAFEGSMTHx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `EXUSEU` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `EXSZUSx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `EXJPUSx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `EXUSUKx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `EXCAUSx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `UMCSENTx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `USEPUINDXM` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `B020RE1Q156NBEA` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `B021RE1Q156NBEA` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `GFDEGDQ188S` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `GFDEBTNx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `IPMANSICS` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `IPB51222S` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `IPFUELS` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `UEMPMEAN` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `CES0600000007` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `TOTRESNS` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `NONBORRES` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `GS5` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `TB3SMFFM` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `T5YFFM` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `AAAFFM` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `WPSID62` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `PPICMM` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `CPIAPPSL` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `CPITRNSL` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `CPIMEDSL` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `CUSR0000SAC` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `CUSR0000SAD` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `CUSR0000SAS` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `CPIULFSL` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `CUSR0000SA0L2` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `CUSR0000SA0L5` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `CES0600000008` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `DTCOLNVHFNM` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `DTCTHFNM` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `INVEST` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `HWIURATIOx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `CLAIMSx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `BUSINVx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `ISRATIOx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `CONSPIx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `CP3M` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `COMPAPFF` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `PERMITNE` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `PERMITMW` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `PERMITS` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `PERMITW` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `NIKKEI225` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `NASDAQCOM` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `CUSR0000SEHC` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `TLBSNNCBx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `TLBSNNCBBDIx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `TTAABSNNCBx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `TNWMVBSNNCBx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `TNWMVBSNNCBBDIx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `TLBSNNBx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `TLBSNNBBDIx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `TABSNNBx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `TNWBSNNBx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `TNWBSNNBBDIx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `CNCFx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `S_P_500` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `S_P_div_yield` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `S_P_PE_ratio` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+
+> 注：有 1 个原始 id 含非法标识符字符，已规范化为合法 device 名（如 FRED-QD-2025-07→FRED_QD_2025_07）。
+
+## 转换说明
+
+- 每行原始数据是一整条序列 `(id, timestamp[], 各 target[])`，纵向打平为长表后写入 TsFile。
+- 数值类型按源列自适应：float32→FLOAT、float64→DOUBLE、整数→INT64、bool→BOOLEAN。
+- 时间精度：毫秒（INT64）。
+- 大表会被工具自动分片为 `<名>_1.tsfile`、`<名>_2.tsfile` …，同属一个逻辑表。
+
+## 读取示例
+
+```python
+from tsfile import TsFileReader
+
+reader = TsFileReader("fred_qd_2025.tsfile")
+schemas = reader.get_all_table_schemas()
+# 表名：fred_qd_2025；列见下方"列含义"。
+```
diff --git a/fred_qd_2025/fred_qd_2025.tsfile b/fred_qd_2025/fred_qd_2025.tsfile
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..10a5809a3a5628a816068dd95d582ad5034dcaed
--- /dev/null
+++ b/fred_qd_2025/fred_qd_2025.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:d6d0ff8b0b0b110bfc8c82cf6b911210ab6603710f70eb3bf87e18c8b930803d
+size 238341
diff --git a/gvar/README.md b/gvar/README.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..41272ed215bdb5c1d68064472d4fbfb8380fb381
--- /dev/null
+++ b/gvar/README.md
@@ -0,0 +1,67 @@
+---
+license: other
+task_categories:
+- time-series-forecasting
+tags:
+- time-series
+- tsfile
+pretty_name: gvar (TsFile format)
+---
+
+# gvar — TsFile 格式
+
+本目录是 [`autogluon/fev_datasets`](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets) 中 **gvar** 子集转换为 [Apache TsFile](https://tsfile.apache.org/) 格式的版本。
+
+## 来源与引用
+
+- **原始来源**：https://data.mendeley.com/datasets/kfp5fhgkvf/1
+- **论文/引用**：[[11]](https://doi.org/10.17863/CAM.104755)
+- **统一格式合集**：[autogluon/fev_datasets](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets)
+
+> 本数据由外部来源转换为统一格式后再转为 TsFile。许可与引用以**原始来源**为准，我们不对原始数据主张任何权利。除非另有说明，数据仅供研究用途。
+
+## 数据统计
+
+| 序列数 | 中位长度 | 观测点数 | 动态列 | 静态列 | 文件 |
+|---|---|---|---|---|---|
+| 33 | 178 | 52,866 | 9 | 0 | `gvar.tsfile` |
+
+## TsFile 存储模型
+
+- 每条原始序列（`id`）→ 一个 **device**（TAG 维度）。
+- 随时间变化的 target / 动态协变量 → **measurement**（FIELD）。
+- `timestamp` → `Time`（INT64 毫秒）。
+- 表名：gvar。
+
+### 列含义
+
+| 列 | 角色 | TsFile 类型 |
+|---|---|---|
+| `Time` | Time（时间列） | INT64 |
+| `id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `y` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `Dp` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `eq` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `ep` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `r` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `lr` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `poil` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `pmat` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `pmetal` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+
+## 转换说明
+
+- 每行原始数据是一整条序列 `(id, timestamp[], 各 target[])`，纵向打平为长表后写入 TsFile。
+- 数值类型按源列自适应：float32→FLOAT、float64→DOUBLE、整数→INT64、bool→BOOLEAN。
+- 时间精度：毫秒（INT64）。
+- 大表会被工具自动分片为 `<名>_1.tsfile`、`<名>_2.tsfile` …，同属一个逻辑表。
+
+## 读取示例
+
+```python
+from tsfile import TsFileReader
+
+reader = TsFileReader("gvar.tsfile")
+schemas = reader.get_all_table_schemas()
+# 表名：gvar；列见下方"列含义"。
+```
diff --git a/gvar/gvar.tsfile b/gvar/gvar.tsfile
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..dd022d2d0b9f3b612f898c4749ee1a6f9865becc
--- /dev/null
+++ b/gvar/gvar.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:887c8aca26218bfcabaa176b5f05593d7c25f781d608b41142aed1ab9a143436
+size 196086
diff --git a/hermes/README.md b/hermes/README.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..f59da32211c286ddac6f4938072ecce5c9f894d2
--- /dev/null
+++ b/hermes/README.md
@@ -0,0 +1,63 @@
+---
+license: other
+task_categories:
+- time-series-forecasting
+tags:
+- time-series
+- tsfile
+pretty_name: hermes (TsFile format)
+---
+
+# hermes — TsFile 格式
+
+本目录是 [`autogluon/fev_datasets`](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets) 中 **hermes** 子集转换为 [Apache TsFile](https://tsfile.apache.org/) 格式的版本。
+
+## 来源与引用
+
+- **原始来源**：https://github.com/etidav/HERMES
+- **论文/引用**：[[12]](https://arxiv.org/abs/2202.03224)
+- **统一格式合集**：[autogluon/fev_datasets](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets)
+
+> 本数据由外部来源转换为统一格式后再转为 TsFile。许可与引用以**原始来源**为准，我们不对原始数据主张任何权利。除非另有说明，数据仅供研究用途。
+
+## 数据统计
+
+| 序列数 | 中位长度 | 观测点数 | 动态列 | 静态列 | 文件 |
+|---|---|---|---|---|---|
+| 10,000 | 261 | 5,220,000 | 2 | 2 | `hermes_1..hermes_3.tsfile`（3 片） |
+
+## TsFile 存储模型
+
+- 每条原始序列（`id`）→ 一个 **device**（TAG 维度）。
+- 静态协变量列 → 也作 **TAG**（device 元数据）：`country, category`。
+- 随时间变化的 target / 动态协变量 → **measurement**（FIELD）。
+- `timestamp` → `Time`（INT64 毫秒）。
+- 表名：hermes。
+
+### 列含义
+
+| 列 | 角色 | TsFile 类型 |
+|---|---|---|
+| `Time` | Time（时间列） | INT64 |
+| `id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `country` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `category` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `target` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `external` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+
+## 转换说明
+
+- 每行原始数据是一整条序列 `(id, timestamp[], 各 target[])`，纵向打平为长表后写入 TsFile。
+- 数值类型按源列自适应：float32→FLOAT、float64→DOUBLE、整数→INT64、bool→BOOLEAN。
+- 时间精度：毫秒（INT64）。
+- 大表会被工具自动分片为 `<名>_1.tsfile`、`<名>_2.tsfile` …，同属一个逻辑表。
+
+## 读取示例
+
+```python
+from tsfile import TsFileReader
+
+reader = TsFileReader("hermes.tsfile")
+schemas = reader.get_all_table_schemas()
+# 表名：hermes；列见下方"列含义"。
+```
diff --git a/hermes/hermes_1.tsfile b/hermes/hermes_1.tsfile
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index 0000000000000000000000000000000000000000..71d4b2e69a1f44d8b776062586c9670d757ec304
--- /dev/null
+++ b/hermes/hermes_1.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:01162d4f88e94f93f74b309032a7e475c8a4eb6d4aa57bcf850c1257632210bb
+size 9339641
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--- /dev/null
+++ b/hermes/hermes_2.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:33aaf2ef759c01c4c1e03cb72b8777b81533490572137c83bea8c3415d58d807
+size 9295006
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new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..27bc88be842ae67f8796b2aa64ae7cdf69cc0e88
--- /dev/null
+++ b/hermes/hermes_3.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:372ab77de1d42eb2e5ef3b8772b076f982478f14a1b6cbe8853b2499de83ad71
+size 4526004
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--- /dev/null
+++ b/hierarchical_sales/1D/1D.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:d345afa2444bbb56b911ea77d47f96b676eb6b41cd3882ffbfff7012102bbcbe
+size 328929
diff --git a/hierarchical_sales/1W/1W.tsfile b/hierarchical_sales/1W/1W.tsfile
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..33ac0561958ca1787c7f2ce4099853a1e34ee6c5
--- /dev/null
+++ b/hierarchical_sales/1W/1W.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:720d55c5103528ae653ba8e35fb0229d3d32186eb75c28402bc4d627c05b49a3
+size 73513
diff --git a/hierarchical_sales/README.md b/hierarchical_sales/README.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..eb3af73d08b8d7788c3f32dd984c37d3d1ca3a0f
--- /dev/null
+++ b/hierarchical_sales/README.md
@@ -0,0 +1,60 @@
+---
+license: other
+task_categories:
+- time-series-forecasting
+tags:
+- time-series
+- tsfile
+pretty_name: hierarchical_sales (TsFile format)
+---
+
+# hierarchical_sales — TsFile 格式
+
+本目录是 [`autogluon/fev_datasets`](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets) 中 **hierarchical_sales** 子集转换为 [Apache TsFile](https://tsfile.apache.org/) 格式的版本。
+
+## 来源与引用
+
+- **原始来源**：https://huggingface.co/datasets/Salesforce/GiftEval
+- **论文/引用**：[[4]](https://arxiv.org/abs/2410.10393)
+- **统一格式合集**：[autogluon/fev_datasets](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets)
+
+> 本数据由外部来源转换为统一格式后再转为 TsFile。许可与引用以**原始来源**为准，我们不对原始数据主张任何权利。除非另有说明，数据仅供研究用途。
+
+## 数据统计
+
+| 频率 | 序列数 | 中位长度 | 观测点数 | 动态列 | 静态列 | 文件 |
+|---|---|---|---|---|---|---|
+| 1D | 118 | 1,825 | 215,350 | 1 | 0 | `1D/1D.tsfile` |
+| 1W | 118 | 260 | 30,680 | 1 | 0 | `1W/1W.tsfile` |
+
+## TsFile 存储模型
+
+- 每条原始序列（`id`）→ 一个 **device**（TAG 维度）。
+- 随时间变化的 target / 动态协变量 → **measurement**（FIELD）。
+- `timestamp` → `Time`（INT64 毫秒）。
+- 表名：hierarchical_sales_1D, hierarchical_sales_1W。
+
+### 列含义
+
+| 列 | 角色 | TsFile 类型 |
+|---|---|---|
+| `Time` | Time（时间列） | INT64 |
+| `id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `target` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+
+## 转换说明
+
+- 每行原始数据是一整条序列 `(id, timestamp[], 各 target[])`，纵向打平为长表后写入 TsFile。
+- 数值类型按源列自适应：float32→FLOAT、float64→DOUBLE、整数→INT64、bool→BOOLEAN。
+- 时间精度：毫秒（INT64）。
+- 大表会被工具自动分片为 `<名>_1.tsfile`、`<名>_2.tsfile` …，同属一个逻辑表。
+
+## 读取示例
+
+```python
+from tsfile import TsFileReader
+
+reader = TsFileReader("1D/1D.tsfile")
+schemas = reader.get_all_table_schemas()
+# 表名：hierarchical_sales_1D；列见下方"列含义"。
+```
diff --git a/hospital/README.md b/hospital/README.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..e899d8abe7eec9b68ea7c4b99988ae999648e1ee
--- /dev/null
+++ b/hospital/README.md
@@ -0,0 +1,59 @@
+---
+license: other
+task_categories:
+- time-series-forecasting
+tags:
+- time-series
+- tsfile
+pretty_name: hospital (TsFile format)
+---
+
+# hospital — TsFile 格式
+
+本目录是 [`autogluon/fev_datasets`](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets) 中 **hospital** 子集转换为 [Apache TsFile](https://tsfile.apache.org/) 格式的版本。
+
+## 来源与引用
+
+- **原始来源**：https://huggingface.co/datasets/Salesforce/GiftEval
+- **论文/引用**：[[4]](https://arxiv.org/abs/2410.10393)
+- **统一格式合集**：[autogluon/fev_datasets](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets)
+
+> 本数据由外部来源转换为统一格式后再转为 TsFile。许可与引用以**原始来源**为准，我们不对原始数据主张任何权利。除非另有说明，数据仅供研究用途。
+
+## 数据统计
+
+| 序列数 | 中位长度 | 观测点数 | 动态列 | 静态列 | 文件 |
+|---|---|---|---|---|---|
+| 767 | 84 | 64,428 | 1 | 0 | `hospital.tsfile` |
+
+## TsFile 存储模型
+
+- 每条原始序列（`id`）→ 一个 **device**（TAG 维度）。
+- 随时间变化的 target / 动态协变量 → **measurement**（FIELD）。
+- `timestamp` → `Time`（INT64 毫秒）。
+- 表名：hospital。
+
+### 列含义
+
+| 列 | 角色 | TsFile 类型 |
+|---|---|---|
+| `Time` | Time（时间列） | INT64 |
+| `id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `target` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+
+## 转换说明
+
+- 每行原始数据是一整条序列 `(id, timestamp[], 各 target[])`，纵向打平为长表后写入 TsFile。
+- 数值类型按源列自适应：float32→FLOAT、float64→DOUBLE、整数→INT64、bool→BOOLEAN。
+- 时间精度：毫秒（INT64）。
+- 大表会被工具自动分片为 `<名>_1.tsfile`、`<名>_2.tsfile` …，同属一个逻辑表。
+
+## 读取示例
+
+```python
+from tsfile import TsFileReader
+
+reader = TsFileReader("hospital.tsfile")
+schemas = reader.get_all_table_schemas()
+# 表名：hospital；列见下方"列含义"。
+```
diff --git a/hospital/hospital.tsfile b/hospital/hospital.tsfile
new file mode 100644
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--- /dev/null
+++ b/hospital/hospital.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:e6cf1cd2d57ef42a4424a3f959187138bc0e8ef08b82f11f86a012c5f94cf402
+size 277060
diff --git a/hospital_admissions/1D/1D.tsfile b/hospital_admissions/1D/1D.tsfile
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..8966e61bd9c7bdd391e7306eb6f118e0e2b56268
Binary files /dev/null and b/hospital_admissions/1D/1D.tsfile differ
diff --git a/hospital_admissions/1W/1W.tsfile b/hospital_admissions/1W/1W.tsfile
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..2fe6fb4c20b4b3ed11b6d3c8c08ec6e9d9edd628
Binary files /dev/null and b/hospital_admissions/1W/1W.tsfile differ
diff --git a/hospital_admissions/README.md b/hospital_admissions/README.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..6456c791f7488712340ad30a8a62c4ed56fa4398
--- /dev/null
+++ b/hospital_admissions/README.md
@@ -0,0 +1,62 @@
+---
+license: other
+task_categories:
+- time-series-forecasting
+tags:
+- time-series
+- tsfile
+pretty_name: hospital_admissions (TsFile format)
+---
+
+# hospital_admissions — TsFile 格式
+
+本目录是 [`autogluon/fev_datasets`](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets) 中 **hospital_admissions** 子集转换为 [Apache TsFile](https://tsfile.apache.org/) 格式的版本。
+
+## 来源与引用
+
+- **原始来源**：https://www.kaggle.com/datasets/datasetengineer/riyadh-hospital-admissions-dataset-20202024
+- **论文/引用**：[[13]](https://doi.org/10.34740/kaggle/dsv/9992619)
+- **统一格式合集**：[autogluon/fev_datasets](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets)
+
+> 本数据由外部来源转换为统一格式后再转为 TsFile。许可与引用以**原始来源**为准，我们不对原始数据主张任何权利。除非另有说明，数据仅供研究用途。
+
+## 数据统计
+
+| 频率 | 序列数 | 中位长度 | 观测点数 | 动态列 | 静态列 | 文件 |
+|---|---|---|---|---|---|---|
+| 1D | 8 | 1,731 | 13,846 | 1 | 0 | `1D/1D.tsfile` |
+| 1W | 8 | 246 | 1,968 | 1 | 0 | `1W/1W.tsfile` |
+
+## TsFile 存储模型
+
+- 每条原始序列（`id`）→ 一个 **device**（TAG 维度）。
+- 随时间变化的 target / 动态协变量 → **measurement**（FIELD）。
+- `timestamp` → `Time`（INT64 毫秒）。
+- 表名：hospital_admissions_1D, hospital_admissions_1W。
+
+### 列含义
+
+| 列 | 角色 | TsFile 类型 |
+|---|---|---|
+| `Time` | Time（时间列） | INT64 |
+| `id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `target` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+
+> 注：有 16 个原始 id 含非法标识符字符，已规范化为合法 device 名（如 Dammam Central Hospital→Dammam_Central_Hospital, Dammam General Hospital→Dammam_General_Hospital, Jeddah National Hospital→Jeddah_National_Hospital）。
+
+## 转换说明
+
+- 每行原始数据是一整条序列 `(id, timestamp[], 各 target[])`，纵向打平为长表后写入 TsFile。
+- 数值类型按源列自适应：float32→FLOAT、float64→DOUBLE、整数→INT64、bool→BOOLEAN。
+- 时间精度：毫秒（INT64）。
+- 大表会被工具自动分片为 `<名>_1.tsfile`、`<名>_2.tsfile` …，同属一个逻辑表。
+
+## 读取示例
+
+```python
+from tsfile import TsFileReader
+
+reader = TsFileReader("1D/1D.tsfile")
+schemas = reader.get_all_table_schemas()
+# 表名：hospital_admissions_1D；列见下方"列含义"。
+```
diff --git a/jena_weather/10T/10T.tsfile b/jena_weather/10T/10T.tsfile
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..cb533b78a0d4b09339d5f4728d5c6576f6c54fa4
--- /dev/null
+++ b/jena_weather/10T/10T.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:0666dd70de417799fe0dbe0f4ad2df4e4850a3672bfbeb50bb969b3512c2f813
+size 3098584
diff --git a/jena_weather/1D/1D.tsfile b/jena_weather/1D/1D.tsfile
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..56f153b16209a4b5f76aee1308e05f1b8a042813
Binary files /dev/null and b/jena_weather/1D/1D.tsfile differ
diff --git a/jena_weather/1H/1H.tsfile b/jena_weather/1H/1H.tsfile
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..850016008ccc2c9d2710c51e3c30bfa0f36b7a38
--- /dev/null
+++ b/jena_weather/1H/1H.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:4055b87bf192bac26187f13966f177335d47b8536450c1d6025adf8089f3a07b
+size 588385
diff --git a/jena_weather/README.md b/jena_weather/README.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..6b088c908b383ecd482fac119406a84bdbaf3fc5
--- /dev/null
+++ b/jena_weather/README.md
@@ -0,0 +1,81 @@
+---
+license: other
+task_categories:
+- time-series-forecasting
+tags:
+- time-series
+- tsfile
+pretty_name: jena_weather (TsFile format)
+---
+
+# jena_weather — TsFile 格式
+
+本目录是 [`autogluon/fev_datasets`](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets) 中 **jena_weather** 子集转换为 [Apache TsFile](https://tsfile.apache.org/) 格式的版本。
+
+## 来源与引用
+
+- **原始来源**：https://huggingface.co/datasets/Salesforce/GiftEval
+- **论文/引用**：[[4]](https://arxiv.org/abs/2410.10393)
+- **统一格式合集**：[autogluon/fev_datasets](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets)
+
+> 本数据由外部来源转换为统一格式后再转为 TsFile。许可与引用以**原始来源**为准，我们不对原始数据主张任何权利。除非另有说明，数据仅供研究用途。
+
+## 数据统计
+
+| 频率 | 序列数 | 中位长度 | 观测点数 | 动态列 | 静态列 | 文件 |
+|---|---|---|---|---|---|---|
+| 10T | 1 | 52,704 | 1,106,784 | 21 | 0 | `10T/10T.tsfile` |
+| 1D | 1 | 366 | 7,686 | 21 | 0 | `1D/1D.tsfile` |
+| 1H | 1 | 8,784 | 184,464 | 21 | 0 | `1H/1H.tsfile` |
+
+## TsFile 存储模型
+
+- 每条原始序列（`id`）→ 一个 **device**（TAG 维度）。
+- 随时间变化的 target / 动态协变量 → **measurement**（FIELD）。
+- `timestamp` → `Time`（INT64 毫秒）。
+- 表名：jena_weather_10T, jena_weather_1D, jena_weather_1H。
+
+### 列含义
+
+| 列 | 角色 | TsFile 类型 |
+|---|---|---|
+| `Time` | Time（时间列） | INT64 |
+| `id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `target_0` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `target_1` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `target_2` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `target_3` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `target_4` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `target_5` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `target_6` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `target_7` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `target_8` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `target_9` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `target_10` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `target_11` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `target_12` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `target_13` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `target_14` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `target_15` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `target_16` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `target_17` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `target_18` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `target_19` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `target_20` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+
+## 转换说明
+
+- 每行原始数据是一整条序列 `(id, timestamp[], 各 target[])`，纵向打平为长表后写入 TsFile。
+- 数值类型按源列自适应：float32→FLOAT、float64→DOUBLE、整数→INT64、bool→BOOLEAN。
+- 时间精度：毫秒（INT64）。
+- 大表会被工具自动分片为 `<名>_1.tsfile`、`<名>_2.tsfile` …，同属一个逻辑表。
+
+## 读取示例
+
+```python
+from tsfile import TsFileReader
+
+reader = TsFileReader("10T/10T.tsfile")
+schemas = reader.get_all_table_schemas()
+# 表名：jena_weather_10T；列见下方"列含义"。
+```
diff --git a/kdd_cup_2022/10T/10T_1.tsfile b/kdd_cup_2022/10T/10T_1.tsfile
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--- /dev/null
+++ b/kdd_cup_2022/10T/10T_1.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:e9496bf988bb46389898c1563e194dcbca03ebe5a674b7f8094ce1cebb5d53d5
+size 30466177
diff --git a/kdd_cup_2022/10T/10T_2.tsfile b/kdd_cup_2022/10T/10T_2.tsfile
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..37e78445d2d9630ea880504d195ba3bcf7a0f448
--- /dev/null
+++ b/kdd_cup_2022/10T/10T_2.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:033fa71da7ed0d83aed30e2cef2541f1186aff4435f6dfdb5d42c4d4e9e5732d
+size 30578619
diff --git a/kdd_cup_2022/10T/10T_3.tsfile b/kdd_cup_2022/10T/10T_3.tsfile
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--- /dev/null
+++ b/kdd_cup_2022/10T/10T_3.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:81abe523e56809857d57e73c7b32df03adfd4a14260f9a901402aa64e8008e08
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diff --git a/kdd_cup_2022/10T/10T_4.tsfile b/kdd_cup_2022/10T/10T_4.tsfile
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--- /dev/null
+++ b/kdd_cup_2022/10T/10T_4.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:828f431e22e2069f4761eb17376e9ad473082c9502ae79ed1353afb902177ae8
+size 30339510
diff --git a/kdd_cup_2022/10T/10T_5.tsfile b/kdd_cup_2022/10T/10T_5.tsfile
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..ea97cfb512464055ff623443f3c6c88d357d6fca
--- /dev/null
+++ b/kdd_cup_2022/10T/10T_5.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
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+oid sha256:d42660332484c584d8de0007faf1ffa0b7afdae977273abd958f133b5ebb29ce
+size 15483270
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--- /dev/null
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@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:3b13aa5759a11729d8995bcd60db95067085d02067d74d1a9a3b91fdf194f82b
+size 1452918
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--- /dev/null
+++ b/kdd_cup_2022/30T/30T_1.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
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+size 35639383
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--- /dev/null
+++ b/kdd_cup_2022/30T/30T_2.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:f8418e8e7be638de4f545b13ee508976543cba31b0373cbefbae5835cccc581e
+size 17803610
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--- /dev/null
+++ b/kdd_cup_2022/README.md
@@ -0,0 +1,72 @@
+---
+license: other
+task_categories:
+- time-series-forecasting
+tags:
+- time-series
+- tsfile
+pretty_name: kdd_cup_2022 (TsFile format)
+---
+
+# kdd_cup_2022 — TsFile 格式
+
+本目录是 [`autogluon/fev_datasets`](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets) 中 **kdd_cup_2022** 子集转换为 [Apache TsFile](https://tsfile.apache.org/) 格式的版本。
+
+## 来源与引用
+
+- **原始来源**：https://aistudio.baidu.com/competition/detail/152/0/task-definition
+- **论文/引用**：[[14]](https://arxiv.org/abs/2208.04360)
+- **统一格式合集**：[autogluon/fev_datasets](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets)
+
+> 本数据由外部来源转换为统一格式后再转为 TsFile。许可与引用以**原始来源**为准，我们不对原始数据主张任何权利。除非另有说明，数据仅供研究用途。
+
+## 数据统计
+
+| 频率 | 序列数 | 中位长度 | 观测点数 | 动态列 | 静态列 | 文件 |
+|---|---|---|---|---|---|---|
+| 10T | 134 | 35,279 | 47,273,860 | 10 | 0 | `10T/10T_1..10T_5.tsfile`（5 片） |
+| 1D | 134 | 243 | 325,620 | 10 | 0 | `1D/1D.tsfile` |
+| 30T | 134 | 11,758 | 15,755,720 | 10 | 0 | `30T/30T_1..30T_2.tsfile`（2 片） |
+
+## TsFile 存储模型
+
+- 每条原始序列（`id`）→ 一个 **device**（TAG 维度）。
+- 随时间变化的 target / 动态协变量 → **measurement**（FIELD）。
+- `timestamp` → `Time`（INT64 毫秒）。
+- 表名：kdd_cup_2022_10T, kdd_cup_2022_1D, kdd_cup_2022_30T。
+
+### 列含义
+
+| 列 | 角色 | TsFile 类型 |
+|---|---|---|
+| `Time` | Time（时间列） | INT64 |
+| `id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `Wspd` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `Wdir` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `Etmp` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `Itmp` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `Ndir` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `Pab1` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `Pab2` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `Pab3` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `Prtv` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `Patv` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+
+> 注：有 402 个原始 id 含非法标识符字符，已规范化为合法 device 名（如 1→_1, 10→_10, 100→_100）。
+
+## 转换说明
+
+- 每行原始数据是一整条序列 `(id, timestamp[], 各 target[])`，纵向打平为长表后写入 TsFile。
+- 数值类型按源列自适应：float32→FLOAT、float64→DOUBLE、整数→INT64、bool→BOOLEAN。
+- 时间精度：毫秒（INT64）。
+- 大表会被工具自动分片为 `<名>_1.tsfile`、`<名>_2.tsfile` …，同属一个逻辑表。
+
+## 读取示例
+
+```python
+from tsfile import TsFileReader
+
+reader = TsFileReader("10T/10T.tsfile")
+schemas = reader.get_all_table_schemas()
+# 表名：kdd_cup_2022_10T；列见下方"列含义"。
+```
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+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:3da77dc1988f8e62a50ef816c734f7b530ecdbb4a8d789b8f184d31fd0af82d6
+size 1918416
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--- /dev/null
+++ b/m5/1D/1D_10.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:34679954f77df52678ea8ec41bce747376fe213c38873de50baae8b0c478f02a
+size 2102257
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+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:cb7dfea16ed41b1d0ec9d752ec5b5c8c43a7b3b48970a876ca1dcb5b74956693
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+++ b/m5/1D/1D_12.tsfile
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+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:166a9b3169ac79938708f36d5b446c5c2ecab3a96254891610dc0e2351e481d0
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+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:6b906d9e1c5a85940062ece56a56650bfd1dc553aa2fcfb87255209a59aa2ca6
+size 2064566
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+size 2042731
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+oid sha256:ff48eaf6a2bf196511347a18362a8c7f0b23324e3aa36dd98e37e5720ce5726a
+size 2092073
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+size 2113708
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+size 2153492
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+++ b/m5/1D/1D_19.tsfile
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+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
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+size 2020873
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@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
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+size 10911530
diff --git a/m5/1W/1W_7.tsfile b/m5/1W/1W_7.tsfile
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--- /dev/null
+++ b/m5/1W/1W_7.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
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--- /dev/null
+++ b/m5/README.md
@@ -0,0 +1,75 @@
+---
+license: other
+task_categories:
+- time-series-forecasting
+tags:
+- time-series
+- tsfile
+pretty_name: m5 (TsFile format)
+---
+
+# m5 — TsFile 格式
+
+本目录是 [`autogluon/fev_datasets`](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets) 中 **m5** 子集转换为 [Apache TsFile](https://tsfile.apache.org/) 格式的版本。
+
+## 来源与引用
+
+- **原始来源**：https://www.kaggle.com/competitions/m5-forecasting-accuracy
+- **论文/引用**：[[15]](https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2021.11.013)
+- **统一格式合集**：[autogluon/fev_datasets](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets)
+
+> 本数据由外部来源转换为统一格式后再转为 TsFile。许可与引用以**原始来源**为准，我们不对原始数据主张任何权利。除非另有说明，数据仅供研究用途。
+
+## 数据统计
+
+| 频率 | 序列数 | 中位长度 | 观测点数 | 动态列 | 静态列 | 文件 |
+|---|---|---|---|---|---|---|
+| 1D | 30,490 | 1,810 | 428,849,460 | 9 | 5 | `1D/1D_1..1D_46.tsfile`（46 片） |
+| 1M | 30,490 | 58 | 13,805,685 | 9 | 5 | `1M/1M_1..1M_2.tsfile`（2 片） |
+| 1W | 30,490 | 257 | 60,857,703 | 9 | 5 | `1W/1W_1..1W_7.tsfile`（7 片） |
+
+## TsFile 存储模型
+
+- 每条原始序列（`id`）→ 一个 **device**（TAG 维度）。
+- 静态协变量列 → 也作 **TAG**（device 元数据）：`item_id, dept_id, cat_id, store_id, state_id`。
+- 随时间变化的 target / 动态协变量 → **measurement**（FIELD）。
+- `timestamp` → `Time`（INT64 毫秒）。
+- 表名：m5_1D, m5_1M, m5_1W。
+
+### 列含义
+
+| 列 | 角色 | TsFile 类型 |
+|---|---|---|
+| `Time` | Time（时间列） | INT64 |
+| `id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `item_id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `dept_id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `cat_id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `store_id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `state_id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `target` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `snap_CA` | FIELD（measurement） | BOOLEAN |
+| `snap_TX` | FIELD（measurement） | BOOLEAN |
+| `snap_WI` | FIELD（measurement） | BOOLEAN |
+| `sell_price` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `event_Cultural` | FIELD（measurement） | BOOLEAN |
+| `event_National` | FIELD（measurement） | BOOLEAN |
+| `event_Religious` | FIELD（measurement） | BOOLEAN |
+| `event_Sporting` | FIELD（measurement） | BOOLEAN |
+
+## 转换说明
+
+- 每行原始数据是一整条序列 `(id, timestamp[], 各 target[])`，纵向打平为长表后写入 TsFile。
+- 数值类型按源列自适应：float32→FLOAT、float64→DOUBLE、整数→INT64、bool→BOOLEAN。
+- 时间精度：毫秒（INT64）。
+- 大表会被工具自动分片为 `<名>_1.tsfile`、`<名>_2.tsfile` …，同属一个逻辑表。
+
+## 读取示例
+
+```python
+from tsfile import TsFileReader
+
+reader = TsFileReader("1D/1D.tsfile")
+schemas = reader.get_all_table_schemas()
+# 表名：m5_1D；列见下方"列含义"。
+```
diff --git a/proenfo_bull/README.md b/proenfo_bull/README.md
new file mode 100644
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--- /dev/null
+++ b/proenfo_bull/README.md
@@ -0,0 +1,62 @@
+---
+license: other
+task_categories:
+- time-series-forecasting
+tags:
+- time-series
+- tsfile
+pretty_name: proenfo_bull (TsFile format)
+---
+
+# proenfo_bull — TsFile 格式
+
+本目录是 [`autogluon/fev_datasets`](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets) 中 **proenfo_bull** 子集转换为 [Apache TsFile](https://tsfile.apache.org/) 格式的版本。
+
+## 来源与引用
+
+- **原始来源**：https://github.com/Leo-VK/EnFoAV
+- **论文/引用**：[[16]](https://doi.org/10.48550/arXiv.2307.07191)
+- **统一格式合集**：[autogluon/fev_datasets](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets)
+
+> 本数据由外部来源转换为统一格式后再转为 TsFile。许可与引用以**原始来源**为准，我们不对原始数据主张任何权利。除非另有说明，数据仅供研究用途。
+
+## 数据统计
+
+| 序列数 | 中位长度 | 观测点数 | 动态列 | 静态列 | 文件 |
+|---|---|---|---|---|---|
+| 41 | 17,544 | 2,877,216 | 4 | 0 | `proenfo_bull.tsfile` |
+
+## TsFile 存储模型
+
+- 每条原始序列（`id`）→ 一个 **device**（TAG 维度）。
+- 随时间变化的 target / 动态协变量 → **measurement**（FIELD）。
+- `timestamp` → `Time`（INT64 毫秒）。
+- 表名：proenfo_bull。
+
+### 列含义
+
+| 列 | 角色 | TsFile 类型 |
+|---|---|---|
+| `Time` | Time（时间列） | INT64 |
+| `id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `target` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `airtemperature` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `dewtemperature` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `sealvlpressure` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+
+## 转换说明
+
+- 每行原始数据是一整条序列 `(id, timestamp[], 各 target[])`，纵向打平为长表后写入 TsFile。
+- 数值类型按源列自适应：float32→FLOAT、float64→DOUBLE、整数→INT64、bool→BOOLEAN。
+- 时间精度：毫秒（INT64）。
+- 大表会被工具自动分片为 `<名>_1.tsfile`、`<名>_2.tsfile` …，同属一个逻辑表。
+
+## 读取示例
+
+```python
+from tsfile import TsFileReader
+
+reader = TsFileReader("proenfo_bull.tsfile")
+schemas = reader.get_all_table_schemas()
+# 表名：proenfo_bull；列见下方"列含义"。
+```
diff --git a/proenfo_bull/proenfo_bull.tsfile b/proenfo_bull/proenfo_bull.tsfile
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..588d2690019adfdf4c40c66f54160a48ed047cd3
--- /dev/null
+++ b/proenfo_bull/proenfo_bull.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:2f20f658f6c94b5a31d57b6b12e7006787ba94a9a09bdd6ebfb2a4f3574e0ac1
+size 6865594
diff --git a/proenfo_cockatoo/README.md b/proenfo_cockatoo/README.md
new file mode 100644
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--- /dev/null
+++ b/proenfo_cockatoo/README.md
@@ -0,0 +1,64 @@
+---
+license: other
+task_categories:
+- time-series-forecasting
+tags:
+- time-series
+- tsfile
+pretty_name: proenfo_cockatoo (TsFile format)
+---
+
+# proenfo_cockatoo — TsFile 格式
+
+本目录是 [`autogluon/fev_datasets`](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets) 中 **proenfo_cockatoo** 子集转换为 [Apache TsFile](https://tsfile.apache.org/) 格式的版本。
+
+## 来源与引用
+
+- **原始来源**：https://github.com/Leo-VK/EnFoAV
+- **论文/引用**：[[16]](https://doi.org/10.48550/arXiv.2307.07191)
+- **统一格式合集**：[autogluon/fev_datasets](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets)
+
+> 本数据由外部来源转换为统一格式后再转为 TsFile。许可与引用以**原始来源**为准，我们不对原始数据主张任何权利。除非另有说明，数据仅供研究用途。
+
+## 数据统计
+
+| 序列数 | 中位长度 | 观测点数 | 动态列 | 静态列 | 文件 |
+|---|---|---|---|---|---|
+| 1 | 17,544 | 105,264 | 6 | 0 | `proenfo_cockatoo.tsfile` |
+
+## TsFile 存储模型
+
+- 每条原始序列（`id`）→ 一个 **device**（TAG 维度）。
+- 随时间变化的 target / 动态协变量 → **measurement**（FIELD）。
+- `timestamp` → `Time`（INT64 毫秒）。
+- 表名：proenfo_cockatoo。
+
+### 列含义
+
+| 列 | 角色 | TsFile 类型 |
+|---|---|---|
+| `Time` | Time（时间列） | INT64 |
+| `id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `target` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `airtemperature` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `dewtemperature` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `sealvlpressure` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `winddirection` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `windspeed` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+
+## 转换说明
+
+- 每行原始数据是一整条序列 `(id, timestamp[], 各 target[])`，纵向打平为长表后写入 TsFile。
+- 数值类型按源列自适应：float32→FLOAT、float64→DOUBLE、整数→INT64、bool→BOOLEAN。
+- 时间精度：毫秒（INT64）。
+- 大表会被工具自动分片为 `<名>_1.tsfile`、`<名>_2.tsfile` …，同属一个逻辑表。
+
+## 读取示例
+
+```python
+from tsfile import TsFileReader
+
+reader = TsFileReader("proenfo_cockatoo.tsfile")
+schemas = reader.get_all_table_schemas()
+# 表名：proenfo_cockatoo；列见下方"列含义"。
+```
diff --git a/proenfo_cockatoo/proenfo_cockatoo.tsfile b/proenfo_cockatoo/proenfo_cockatoo.tsfile
new file mode 100644
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--- /dev/null
+++ b/proenfo_cockatoo/proenfo_cockatoo.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:6c794dddff1961c9ceb50b4d2abfebf6354c0d5333620611388435e8f15bb5a7
+size 268683
diff --git a/proenfo_gfc12/README.md b/proenfo_gfc12/README.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..73dc6b24420ff38e23d87a554147037b4491116d
--- /dev/null
+++ b/proenfo_gfc12/README.md
@@ -0,0 +1,62 @@
+---
+license: other
+task_categories:
+- time-series-forecasting
+tags:
+- time-series
+- tsfile
+pretty_name: proenfo_gfc12 (TsFile format)
+---
+
+# proenfo_gfc12 — TsFile 格式
+
+本目录是 [`autogluon/fev_datasets`](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets) 中 **proenfo_gfc12** 子集转换为 [Apache TsFile](https://tsfile.apache.org/) 格式的版本。
+
+## 来源与引用
+
+- **原始来源**：https://github.com/Leo-VK/EnFoAV
+- **论文/引用**：[[16]](https://doi.org/10.48550/arXiv.2307.07191)
+- **统一格式合集**：[autogluon/fev_datasets](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets)
+
+> 本数据由外部来源转换为统一格式后再转为 TsFile。许可与引用以**原始来源**为准，我们不对原始数据主张任何权利。除非另有说明，数据仅供研究用途。
+
+## 数据统计
+
+| 序列数 | 中位长度 | 观测点数 | 动态列 | 静态列 | 文件 |
+|---|---|---|---|---|---|
+| 11 | 39,414 | 867,108 | 2 | 0 | `proenfo_gfc12.tsfile` |
+
+## TsFile 存储模型
+
+- 每条原始序列（`id`）→ 一个 **device**（TAG 维度）。
+- 随时间变化的 target / 动态协变量 → **measurement**（FIELD）。
+- `timestamp` → `Time`（INT64 毫秒）。
+- 表名：proenfo_gfc12。
+
+### 列含义
+
+| 列 | 角色 | TsFile 类型 |
+|---|---|---|
+| `Time` | Time（时间列） | INT64 |
+| `id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `target` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `airtemperature` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+
+> 注：有 11 个原始 id 含非法标识符字符，已规范化为合法 device 名（如 01→_01, 02→_02, 03→_03）。
+
+## 转换说明
+
+- 每行原始数据是一整条序列 `(id, timestamp[], 各 target[])`，纵向打平为长表后写入 TsFile。
+- 数值类型按源列自适应：float32→FLOAT、float64→DOUBLE、整数→INT64、bool→BOOLEAN。
+- 时间精度：毫秒（INT64）。
+- 大表会被工具自动分片为 `<名>_1.tsfile`、`<名>_2.tsfile` …，同属一个逻辑表。
+
+## 读取示例
+
+```python
+from tsfile import TsFileReader
+
+reader = TsFileReader("proenfo_gfc12.tsfile")
+schemas = reader.get_all_table_schemas()
+# 表名：proenfo_gfc12；列见下方"列含义"。
+```
diff --git a/proenfo_gfc12/proenfo_gfc12.tsfile b/proenfo_gfc12/proenfo_gfc12.tsfile
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..1e2146c5af0199cfa6bc8e6af6eb4ec86eef10d3
--- /dev/null
+++ b/proenfo_gfc12/proenfo_gfc12.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:1aca15f2dff5656a5d85142b7c625a4a86edf24dfe54ca8b2c23488cbd6f160b
+size 1531882
diff --git a/proenfo_gfc14/README.md b/proenfo_gfc14/README.md
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--- /dev/null
+++ b/proenfo_gfc14/README.md
@@ -0,0 +1,60 @@
+---
+license: other
+task_categories:
+- time-series-forecasting
+tags:
+- time-series
+- tsfile
+pretty_name: proenfo_gfc14 (TsFile format)
+---
+
+# proenfo_gfc14 — TsFile 格式
+
+本目录是 [`autogluon/fev_datasets`](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets) 中 **proenfo_gfc14** 子集转换为 [Apache TsFile](https://tsfile.apache.org/) 格式的版本。
+
+## 来源与引用
+
+- **原始来源**：https://github.com/Leo-VK/EnFoAV
+- **论文/引用**：[[16]](https://doi.org/10.48550/arXiv.2307.07191)
+- **统一格式合集**：[autogluon/fev_datasets](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets)
+
+> 本数据由外部来源转换为统一格式后再转为 TsFile。许可与引用以**原始来源**为准，我们不对原始数据主张任何权利。除非另有说明，数据仅供研究用途。
+
+## 数据统计
+
+| 序列数 | 中位长度 | 观测点数 | 动态列 | 静态列 | 文件 |
+|---|---|---|---|---|---|
+| 1 | 17,520 | 35,040 | 2 | 0 | `proenfo_gfc14.tsfile` |
+
+## TsFile 存储模型
+
+- 每条原始序列（`id`）→ 一个 **device**（TAG 维度）。
+- 随时间变化的 target / 动态协变量 → **measurement**（FIELD）。
+- `timestamp` → `Time`（INT64 毫秒）。
+- 表名：proenfo_gfc14。
+
+### 列含义
+
+| 列 | 角色 | TsFile 类型 |
+|---|---|---|
+| `Time` | Time（时间列） | INT64 |
+| `id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `target` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `airtemperature` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+
+## 转换说明
+
+- 每行原始数据是一整条序列 `(id, timestamp[], 各 target[])`，纵向打平为长表后写入 TsFile。
+- 数值类型按源列自适应：float32→FLOAT、float64→DOUBLE、整数→INT64、bool→BOOLEAN。
+- 时间精度：毫秒（INT64）。
+- 大表会被工具自动分片为 `<名>_1.tsfile`、`<名>_2.tsfile` …，同属一个逻辑表。
+
+## 读取示例
+
+```python
+from tsfile import TsFileReader
+
+reader = TsFileReader("proenfo_gfc14.tsfile")
+schemas = reader.get_all_table_schemas()
+# 表名：proenfo_gfc14；列见下方"列含义"。
+```
diff --git a/proenfo_gfc14/proenfo_gfc14.tsfile b/proenfo_gfc14/proenfo_gfc14.tsfile
new file mode 100644
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--- /dev/null
+++ b/proenfo_gfc14/proenfo_gfc14.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:dcaf7bddd4229df73149a957fc91402b2fd5dc75c31d00ecd535c4e3c59a45a5
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diff --git a/proenfo_gfc17/README.md b/proenfo_gfc17/README.md
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--- /dev/null
+++ b/proenfo_gfc17/README.md
@@ -0,0 +1,60 @@
+---
+license: other
+task_categories:
+- time-series-forecasting
+tags:
+- time-series
+- tsfile
+pretty_name: proenfo_gfc17 (TsFile format)
+---
+
+# proenfo_gfc17 — TsFile 格式
+
+本目录是 [`autogluon/fev_datasets`](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets) 中 **proenfo_gfc17** 子集转换为 [Apache TsFile](https://tsfile.apache.org/) 格式的版本。
+
+## 来源与引用
+
+- **原始来源**：https://github.com/Leo-VK/EnFoAV
+- **论文/引用**：[[16]](https://doi.org/10.48550/arXiv.2307.07191)
+- **统一格式合集**：[autogluon/fev_datasets](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets)
+
+> 本数据由外部来源转换为统一格式后再转为 TsFile。许可与引用以**原始来源**为准，我们不对原始数据主张任何权利。除非另有说明，数据仅供研究用途。
+
+## 数据统计
+
+| 序列数 | 中位长度 | 观测点数 | 动态列 | 静态列 | 文件 |
+|---|---|---|---|---|---|
+| 8 | 17,544 | 280,704 | 2 | 0 | `proenfo_gfc17.tsfile` |
+
+## TsFile 存储模型
+
+- 每条原始序列（`id`）→ 一个 **device**（TAG 维度）。
+- 随时间变化的 target / 动态协变量 → **measurement**（FIELD）。
+- `timestamp` → `Time`（INT64 毫秒）。
+- 表名：proenfo_gfc17。
+
+### 列含义
+
+| 列 | 角色 | TsFile 类型 |
+|---|---|---|
+| `Time` | Time（时间列） | INT64 |
+| `id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `target` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `airtemperature` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+
+## 转换说明
+
+- 每行原始数据是一整条序列 `(id, timestamp[], 各 target[])`，纵向打平为长表后写入 TsFile。
+- 数值类型按源列自适应：float32→FLOAT、float64→DOUBLE、整数→INT64、bool→BOOLEAN。
+- 时间精度：毫秒（INT64）。
+- 大表会被工具自动分片为 `<名>_1.tsfile`、`<名>_2.tsfile` …，同属一个逻辑表。
+
+## 读取示例
+
+```python
+from tsfile import TsFileReader
+
+reader = TsFileReader("proenfo_gfc17.tsfile")
+schemas = reader.get_all_table_schemas()
+# 表名：proenfo_gfc17；列见下方"列含义"。
+```
diff --git a/proenfo_gfc17/proenfo_gfc17.tsfile b/proenfo_gfc17/proenfo_gfc17.tsfile
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--- /dev/null
+++ b/proenfo_gfc17/proenfo_gfc17.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:0df4464c8be48ea7b41e309177931a74bf5f844a4fb55b106d9fa5c488cb7449
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--- /dev/null
+++ b/proenfo_hog/README.md
@@ -0,0 +1,64 @@
+---
+license: other
+task_categories:
+- time-series-forecasting
+tags:
+- time-series
+- tsfile
+pretty_name: proenfo_hog (TsFile format)
+---
+
+# proenfo_hog — TsFile 格式
+
+本目录是 [`autogluon/fev_datasets`](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets) 中 **proenfo_hog** 子集转换为 [Apache TsFile](https://tsfile.apache.org/) 格式的版本。
+
+## 来源与引用
+
+- **原始来源**：https://github.com/Leo-VK/EnFoAV
+- **论文/引用**：[[16]](https://doi.org/10.48550/arXiv.2307.07191)
+- **统一格式合集**：[autogluon/fev_datasets](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets)
+
+> 本数据由外部来源转换为统一格式后再转为 TsFile。许可与引用以**原始来源**为准，我们不对原始数据主张任何权利。除非另有说明，数据仅供研究用途。
+
+## 数据统计
+
+| 序列数 | 中位长度 | 观测点数 | 动态列 | 静态列 | 文件 |
+|---|---|---|---|---|---|
+| 24 | 17,544 | 2,526,336 | 6 | 0 | `proenfo_hog.tsfile` |
+
+## TsFile 存储模型
+
+- 每条原始序列（`id`）→ 一个 **device**（TAG 维度）。
+- 随时间变化的 target / 动态协变量 → **measurement**（FIELD）。
+- `timestamp` → `Time`（INT64 毫秒）。
+- 表名：proenfo_hog。
+
+### 列含义
+
+| 列 | 角色 | TsFile 类型 |
+|---|---|---|
+| `Time` | Time（时间列） | INT64 |
+| `id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `target` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `airtemperature` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `dewtemperature` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `sealvlpressure` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `winddirection` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `windspeed` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+
+## 转换说明
+
+- 每行原始数据是一整条序列 `(id, timestamp[], 各 target[])`，纵向打平为长表后写入 TsFile。
+- 数值类型按源列自适应：float32→FLOAT、float64→DOUBLE、整数→INT64、bool→BOOLEAN。
+- 时间精度：毫秒（INT64）。
+- 大表会被工具自动分片为 `<名>_1.tsfile`、`<名>_2.tsfile` …，同属一个逻辑表。
+
+## 读取示例
+
+```python
+from tsfile import TsFileReader
+
+reader = TsFileReader("proenfo_hog.tsfile")
+schemas = reader.get_all_table_schemas()
+# 表名：proenfo_hog；列见下方"列含义"。
+```
diff --git a/proenfo_hog/proenfo_hog.tsfile b/proenfo_hog/proenfo_hog.tsfile
new file mode 100644
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--- /dev/null
+++ b/proenfo_hog/proenfo_hog.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:025a37e8421e22f7126f591b4f1238ba30e2a4a90d53cfaa1206f726b708ca5e
+size 5875054
diff --git a/proenfo_pdb/README.md b/proenfo_pdb/README.md
new file mode 100644
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--- /dev/null
+++ b/proenfo_pdb/README.md
@@ -0,0 +1,60 @@
+---
+license: other
+task_categories:
+- time-series-forecasting
+tags:
+- time-series
+- tsfile
+pretty_name: proenfo_pdb (TsFile format)
+---
+
+# proenfo_pdb — TsFile 格式
+
+本目录是 [`autogluon/fev_datasets`](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets) 中 **proenfo_pdb** 子集转换为 [Apache TsFile](https://tsfile.apache.org/) 格式的版本。
+
+## 来源与引用
+
+- **原始来源**：https://github.com/Leo-VK/EnFoAV
+- **论文/引用**：[[16]](https://doi.org/10.48550/arXiv.2307.07191)
+- **统一格式合集**：[autogluon/fev_datasets](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets)
+
+> 本数据由外部来源转换为统一格式后再转为 TsFile。许可与引用以**原始来源**为准，我们不对原始数据主张任何权利。除非另有说明，数据仅供研究用途。
+
+## 数据统计
+
+| 序列数 | 中位长度 | 观测点数 | 动态列 | 静态列 | 文件 |
+|---|---|---|---|---|---|
+| 1 | 17,520 | 35,040 | 2 | 0 | `proenfo_pdb.tsfile` |
+
+## TsFile 存储模型
+
+- 每条原始序列（`id`）→ 一个 **device**（TAG 维度）。
+- 随时间变化的 target / 动态协变量 → **measurement**（FIELD）。
+- `timestamp` → `Time`（INT64 毫秒）。
+- 表名：proenfo_pdb。
+
+### 列含义
+
+| 列 | 角色 | TsFile 类型 |
+|---|---|---|
+| `Time` | Time（时间列） | INT64 |
+| `id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `target` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `airtemperature` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+
+## 转换说明
+
+- 每行原始数据是一整条序列 `(id, timestamp[], 各 target[])`，纵向打平为长表后写入 TsFile。
+- 数值类型按源列自适应：float32→FLOAT、float64→DOUBLE、整数→INT64、bool→BOOLEAN。
+- 时间精度：毫秒（INT64）。
+- 大表会被工具自动分片为 `<名>_1.tsfile`、`<名>_2.tsfile` …，同属一个逻辑表。
+
+## 读取示例
+
+```python
+from tsfile import TsFileReader
+
+reader = TsFileReader("proenfo_pdb.tsfile")
+schemas = reader.get_all_table_schemas()
+# 表名：proenfo_pdb；列见下方"列含义"。
+```
diff --git a/proenfo_pdb/proenfo_pdb.tsfile b/proenfo_pdb/proenfo_pdb.tsfile
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..30f0c647ecbe695e50b8191174f4c044439b32a6
--- /dev/null
+++ b/proenfo_pdb/proenfo_pdb.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:c47d089bcafb0c52cc6f3b65425564c92d565fae092343094a9600adff05aad2
+size 54740
diff --git a/redset/15T/15T_1.tsfile b/redset/15T/15T_1.tsfile
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..af3e4b95d3561de5822c1a0637b56d979df31837
--- /dev/null
+++ b/redset/15T/15T_1.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:062dd717c14d87840268e8d288222f61c1db940c08a6fe7db9fff8dbe4d6ebcc
+size 1652455
diff --git a/redset/15T/15T_2.tsfile b/redset/15T/15T_2.tsfile
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..8f0be7cedf8e712bfc294b694a8e47f100ce5aa9
Binary files /dev/null and b/redset/15T/15T_2.tsfile differ
diff --git a/redset/1H/1H.tsfile b/redset/1H/1H.tsfile
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..9aa4591598aef3641c3c5e6c88b426d445bac02b
--- /dev/null
+++ b/redset/1H/1H.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
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+size 521418
diff --git a/redset/5T/5T_1.tsfile b/redset/5T/5T_1.tsfile
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..56deb9480c5569732d50839af8c03f14cb735f0e
--- /dev/null
+++ b/redset/5T/5T_1.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:0c96970db55cf363ce9b1afbeb1525f12fbafe8e93abd12f48a5b4f1b12fd567
+size 1540091
diff --git a/redset/5T/5T_2.tsfile b/redset/5T/5T_2.tsfile
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..351cf467749e58c481cc6fccf43ba4919906ca74
--- /dev/null
+++ b/redset/5T/5T_2.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:32449e70858933e03d7b1241c7abad0162e68d0b50245200d6cab04ccf799b0b
+size 1598685
diff --git a/redset/5T/5T_3.tsfile b/redset/5T/5T_3.tsfile
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..3a1552d6c4d4fe498939226f1029c2cc484a4c16
--- /dev/null
+++ b/redset/5T/5T_3.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:50809e8fef2f7ee6c84f81e4b46e554ec4c9b9d9a9e87769d801cff0533b504c
+size 1000253
diff --git a/redset/README.md b/redset/README.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..2439cd83739f1b85898ae45be2754404cbb08438
--- /dev/null
+++ b/redset/README.md
@@ -0,0 +1,63 @@
+---
+license: other
+task_categories:
+- time-series-forecasting
+tags:
+- time-series
+- tsfile
+pretty_name: redset (TsFile format)
+---
+
+# redset — TsFile 格式
+
+本目录是 [`autogluon/fev_datasets`](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets) 中 **redset** 子集转换为 [Apache TsFile](https://tsfile.apache.org/) 格式的版本。
+
+## 来源与引用
+
+- **原始来源**：https://github.com/amazon-science/redset/
+- **论文/引用**：[[17]](https://www.amazon.science/publications/why-tpc-is-not-enough-an-analysis-of-the-amazon-redshift-fleet)
+- **统一格式合集**：[autogluon/fev_datasets](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets)
+
+> 本数据由外部来源转换为统一格式后再转为 TsFile。许可与引用以**原始来源**为准，我们不对原始数据主张任何权利。除非另有说明，数据仅供研究用途。
+
+## 数据统计
+
+| 频率 | 序列数 | 中位长度 | 观测点数 | 动态列 | 静态列 | 文件 |
+|---|---|---|---|---|---|---|
+| 15T | 126 | 8,640 | 1,052,371 | 1 | 1 | `15T/15T_1..15T_2.tsfile`（2 片） |
+| 1H | 138 | 2,160 | 283,070 | 1 | 1 | `1H/1H.tsfile` |
+| 5T | 118 | 25,920 | 2,960,408 | 1 | 1 | `5T/5T_1..5T_3.tsfile`（3 片） |
+
+## TsFile 存储模型
+
+- 每条原始序列（`id`）→ 一个 **device**（TAG 维度）。
+- 静态协变量列 → 也作 **TAG**（device 元数据）：`subset`。
+- 随时间变化的 target / 动态协变量 → **measurement**（FIELD）。
+- `timestamp` → `Time`（INT64 毫秒）。
+- 表名：redset_15T, redset_1H, redset_5T。
+
+### 列含义
+
+| 列 | 角色 | TsFile 类型 |
+|---|---|---|
+| `Time` | Time（时间列） | INT64 |
+| `id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `subset` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `target` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+
+## 转换说明
+
+- 每行原始数据是一整条序列 `(id, timestamp[], 各 target[])`，纵向打平为长表后写入 TsFile。
+- 数值类型按源列自适应：float32→FLOAT、float64→DOUBLE、整数→INT64、bool→BOOLEAN。
+- 时间精度：毫秒（INT64）。
+- 大表会被工具自动分片为 `<名>_1.tsfile`、`<名>_2.tsfile` …，同属一个逻辑表。
+
+## 读取示例
+
+```python
+from tsfile import TsFileReader
+
+reader = TsFileReader("15T/15T.tsfile")
+schemas = reader.get_all_table_schemas()
+# 表名：redset_15T；列见下方"列含义"。
+```
diff --git a/restaurant/README.md b/restaurant/README.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..8b4fdeee9557fa9941eae8a51e0a3e20a491b27e
--- /dev/null
+++ b/restaurant/README.md
@@ -0,0 +1,64 @@
+---
+license: other
+task_categories:
+- time-series-forecasting
+tags:
+- time-series
+- tsfile
+pretty_name: restaurant (TsFile format)
+---
+
+# restaurant — TsFile 格式
+
+本目录是 [`autogluon/fev_datasets`](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets) 中 **restaurant** 子集转换为 [Apache TsFile](https://tsfile.apache.org/) 格式的版本。
+
+## 来源与引用
+
+- **原始来源**：https://www.kaggle.com/c/recruit-restaurant-visitor-forecasting
+- **论文/引用**：[[18]](https://www.kaggle.com/competitions/recruit-restaurant-visitor-forecasting/overview/citation)
+- **统一格式合集**：[autogluon/fev_datasets](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets)
+
+> 本数据由外部来源转换为统一格式后再转为 TsFile。许可与引用以**原始来源**为准，我们不对原始数据主张任何权利。除非另有说明，数据仅供研究用途。
+
+## 数据统计
+
+| 序列数 | 中位长度 | 观测点数 | 动态列 | 静态列 | 文件 |
+|---|---|---|---|---|---|
+| 817 | 296 | 294,568 | 1 | 4 | `restaurant.tsfile` |
+
+## TsFile 存储模型
+
+- 每条原始序列（`id`）→ 一个 **device**（TAG 维度）。
+- 静态协变量列 → 也作 **TAG**（device 元数据）：`air_genre_name, air_area_name, latitude, longitude`。
+- 随时间变化的 target / 动态协变量 → **measurement**（FIELD）。
+- `timestamp` → `Time`（INT64 毫秒）。
+- 表名：restaurant。
+
+### 列含义
+
+| 列 | 角色 | TsFile 类型 |
+|---|---|---|
+| `Time` | Time（时间列） | INT64 |
+| `id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `air_genre_name` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `air_area_name` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `latitude` | TAG（device 维度） | DOUBLE |
+| `longitude` | TAG（device 维度） | DOUBLE |
+| `target` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+
+## 转换说明
+
+- 每行原始数据是一整条序列 `(id, timestamp[], 各 target[])`，纵向打平为长表后写入 TsFile。
+- 数值类型按源列自适应：float32→FLOAT、float64→DOUBLE、整数→INT64、bool→BOOLEAN。
+- 时间精度：毫秒（INT64）。
+- 大表会被工具自动分片为 `<名>_1.tsfile`、`<名>_2.tsfile` …，同属一个逻辑表。
+
+## 读取示例
+
+```python
+from tsfile import TsFileReader
+
+reader = TsFileReader("restaurant.tsfile")
+schemas = reader.get_all_table_schemas()
+# 表名：restaurant；列见下方"列含义"。
+```
diff --git a/restaurant/restaurant.tsfile b/restaurant/restaurant.tsfile
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..d9f65623d672f18a62106fde77ead22c15b6e415
--- /dev/null
+++ b/restaurant/restaurant.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:25a94d33c3797232a1149ad3fa2d37aead3e7220791d29622a7a16f2a3931d84
+size 703270
diff --git a/rohlik_orders/1D/1D.tsfile b/rohlik_orders/1D/1D.tsfile
new file mode 100644
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--- /dev/null
+++ b/rohlik_orders/1D/1D.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:1c550d94e163efb2bccc7521e09fe96de5ff54b9411e4cfd20979e08b3c4e951
+size 80246
diff --git a/rohlik_orders/1W/1W.tsfile b/rohlik_orders/1W/1W.tsfile
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..27fcfa632fcf0d7c75465e53faa35ceb31bdfbbe
Binary files /dev/null and b/rohlik_orders/1W/1W.tsfile differ
diff --git a/rohlik_orders/README.md b/rohlik_orders/README.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..4f0daf1d6b455a7fb2dc9601f610bf7e6086d82a
--- /dev/null
+++ b/rohlik_orders/README.md
@@ -0,0 +1,74 @@
+---
+license: other
+task_categories:
+- time-series-forecasting
+tags:
+- time-series
+- tsfile
+pretty_name: rohlik_orders (TsFile format)
+---
+
+# rohlik_orders — TsFile 格式
+
+本目录是 [`autogluon/fev_datasets`](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets) 中 **rohlik_orders** 子集转换为 [Apache TsFile](https://tsfile.apache.org/) 格式的版本。
+
+## 来源与引用
+
+- **原始来源**：https://www.kaggle.com/competitions/rohlik-orders-forecasting-challenge
+- **论文/引用**：[[19]](https://www.kaggle.com/competitions/rohlik-orders-forecasting-challenge/overview/citation)
+- **统一格式合集**：[autogluon/fev_datasets](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets)
+
+> 本数据由外部来源转换为统一格式后再转为 TsFile。许可与引用以**原始来源**为准，我们不对原始数据主张任何权利。除非另有说明，数据仅供研究用途。
+
+## 数据统计
+
+| 频率 | 序列数 | 中位长度 | 观测点数 | 动态列 | 静态列 | 文件 |
+|---|---|---|---|---|---|---|
+| 1D | 7 | 1,197 | 115,650 | 15 | 0 | `1D/1D.tsfile` |
+| 1W | 7 | 170 | 15,316 | 14 | 0 | `1W/1W.tsfile` |
+
+## TsFile 存储模型
+
+- 每条原始序列（`id`）→ 一个 **device**（TAG 维度）。
+- 随时间变化的 target / 动态协变量 → **measurement**（FIELD）。
+- `timestamp` → `Time`（INT64 毫秒）。
+- 表名：rohlik_orders_1D, rohlik_orders_1W。
+
+### 列含义
+
+| 列 | 角色 | TsFile 类型 |
+|---|---|---|
+| `Time` | Time（时间列） | INT64 |
+| `id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `orders` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `holiday_name` | FIELD（measurement） | STRING |
+| `holiday` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `shutdown` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `mini_shutdown` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `shops_closed` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `winter_school_holidays` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `school_holidays` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `blackout` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `mov_change` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `frankfurt_shutdown` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `precipitation` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `snow` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `user_activity_1` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `user_activity_2` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+
+## 转换说明
+
+- 每行原始数据是一整条序列 `(id, timestamp[], 各 target[])`，纵向打平为长表后写入 TsFile。
+- 数值类型按源列自适应：float32→FLOAT、float64→DOUBLE、整数→INT64、bool→BOOLEAN。
+- 时间精度：毫秒（INT64）。
+- 大表会被工具自动分片为 `<名>_1.tsfile`、`<名>_2.tsfile` …，同属一个逻辑表。
+
+## 读取示例
+
+```python
+from tsfile import TsFileReader
+
+reader = TsFileReader("1D/1D.tsfile")
+schemas = reader.get_all_table_schemas()
+# 表名：rohlik_orders_1D；列见下方"列含义"。
+```
diff --git a/rohlik_sales/1D/1D_1.tsfile b/rohlik_sales/1D/1D_1.tsfile
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..5905d25671fe2ae447d91c77e1e6a17c42e784bd
--- /dev/null
+++ b/rohlik_sales/1D/1D_1.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
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--- /dev/null
+++ b/rohlik_sales/1D/1D_2.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
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--- /dev/null
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--- /dev/null
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new file mode 100644
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--- /dev/null
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@@ -0,0 +1,3 @@
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new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..e5277260282b329e777cbe0cbe9d98f497e476c2
--- /dev/null
+++ b/rohlik_sales/1W/1W.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
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diff --git a/rohlik_sales/README.md b/rohlik_sales/README.md
new file mode 100644
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--- /dev/null
+++ b/rohlik_sales/README.md
@@ -0,0 +1,84 @@
+---
+license: other
+task_categories:
+- time-series-forecasting
+tags:
+- time-series
+- tsfile
+pretty_name: rohlik_sales (TsFile format)
+---
+
+# rohlik_sales — TsFile 格式
+
+本目录是 [`autogluon/fev_datasets`](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets) 中 **rohlik_sales** 子集转换为 [Apache TsFile](https://tsfile.apache.org/) 格式的版本。
+
+## 来源与引用
+
+- **原始来源**：https://www.kaggle.com/competitions/rohlik-sales-forecasting-challenge-v2
+- **论文/引用**：[[20]](https://www.kaggle.com/competitions/rohlik-sales-forecasting-challenge-v2/overview/citation)
+- **统一格式合集**：[autogluon/fev_datasets](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets)
+
+> 本数据由外部来源转换为统一格式后再转为 TsFile。许可与引用以**原始来源**为准，我们不对原始数据主张任何权利。除非另有说明，数据仅供研究用途。
+
+## 数据统计
+
+| 频率 | 序列数 | 中位长度 | 观测点数 | 动态列 | 静态列 | 文件 |
+|---|---|---|---|---|---|---|
+| 1D | 5,390 | 1,046 | 74,413,935 | 15 | 7 | `1D/1D_1..1D_5.tsfile`（5 片） |
+| 1W | 5,243 | 150 | 10,516,770 | 15 | 7 | `1W/1W.tsfile` |
+
+## TsFile 存储模型
+
+- 每条原始序列（`id`）→ 一个 **device**（TAG 维度）。
+- 静态协变量列 → 也作 **TAG**（device 元数据）：`product_unique_id, name, L1_category_name_en, L2_category_name_en, L3_category_name_en, L4_category_name_en, warehouse`。
+- 随时间变化的 target / 动态协变量 → **measurement**（FIELD）。
+- `timestamp` → `Time`（INT64 毫秒）。
+- 表名：rohlik_sales_1D, rohlik_sales_1W。
+
+### 列含义
+
+| 列 | 角色 | TsFile 类型 |
+|---|---|---|
+| `Time` | Time（时间列） | INT64 |
+| `id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `product_unique_id` | TAG（device 维度） | DOUBLE |
+| `name` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `L1_category_name_en` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `L2_category_name_en` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `L3_category_name_en` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `L4_category_name_en` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `warehouse` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `total_orders` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `sales` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `sell_price_main` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `availability` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `type_0_discount` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `type_1_discount` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `type_2_discount` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `type_3_discount` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `type_4_discount` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `type_5_discount` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `type_6_discount` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `holiday` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `shops_closed` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `winter_school_holidays` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `school_holidays` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+
+> 注：有 10633 个原始 id 含非法标识符字符，已规范化为合法 device 名（如 0→_0, 1→_1, 2→_2）。
+
+## 转换说明
+
+- 每行原始数据是一整条序列 `(id, timestamp[], 各 target[])`，纵向打平为长表后写入 TsFile。
+- 数值类型按源列自适应：float32→FLOAT、float64→DOUBLE、整数→INT64、bool→BOOLEAN。
+- 时间精度：毫秒（INT64）。
+- 大表会被工具自动分片为 `<名>_1.tsfile`、`<名>_2.tsfile` …，同属一个逻辑表。
+
+## 读取示例
+
+```python
+from tsfile import TsFileReader
+
+reader = TsFileReader("1D/1D.tsfile")
+schemas = reader.get_all_table_schemas()
+# 表名：rohlik_sales_1D；列见下方"列含义"。
+```
diff --git a/rossmann/1D/1D_1.tsfile b/rossmann/1D/1D_1.tsfile
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--- /dev/null
+++ b/rossmann/1D/1D_1.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
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+size 7099229
diff --git a/rossmann/1D/1D_2.tsfile b/rossmann/1D/1D_2.tsfile
new file mode 100644
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Binary files /dev/null and b/rossmann/1D/1D_2.tsfile differ
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new file mode 100644
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--- /dev/null
+++ b/rossmann/1W/1W.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:fe0f2a353a4a52b9e436b25af34731b923f4eeb312971f961309f27a05e5391d
+size 1897682
diff --git a/rossmann/README.md b/rossmann/README.md
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--- /dev/null
+++ b/rossmann/README.md
@@ -0,0 +1,79 @@
+---
+license: other
+task_categories:
+- time-series-forecasting
+tags:
+- time-series
+- tsfile
+pretty_name: rossmann (TsFile format)
+---
+
+# rossmann — TsFile 格式
+
+本目录是 [`autogluon/fev_datasets`](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets) 中 **rossmann** 子集转换为 [Apache TsFile](https://tsfile.apache.org/) 格式的版本。
+
+## 来源与引用
+
+- **原始来源**：https://www.kaggle.com/competitions/rossmann-store-sales
+- **论文/引用**：[[21]](https://www.kaggle.com/competitions/rossmann-store-sales/overview/citation)
+- **统一格式合集**：[autogluon/fev_datasets](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets)
+
+> 本数据由外部来源转换为统一格式后再转为 TsFile。许可与引用以**原始来源**为准，我们不对原始数据主张任何权利。除非另有说明，数据仅供研究用途。
+
+## 数据统计
+
+| 频率 | 序列数 | 中位长度 | 观测点数 | 动态列 | 静态列 | 文件 |
+|---|---|---|---|---|---|---|
+| 1D | 1,115 | 942 | 7,352,310 | 7 | 10 | `1D/1D_1..1D_2.tsfile`（2 片） |
+| 1W | 1,115 | 133 | 889,770 | 6 | 10 | `1W/1W.tsfile` |
+
+## TsFile 存储模型
+
+- 每条原始序列（`id`）→ 一个 **device**（TAG 维度）。
+- 静态协变量列 → 也作 **TAG**（device 元数据）：`Store, StoreType, Assortment, CompetitionDistance, CompetitionOpenSinceMonth, CompetitionOpenSinceYear, Promo2, Promo2SinceWeek, Promo2SinceYear, PromoInterval`。
+- 随时间变化的 target / 动态协变量 → **measurement**（FIELD）。
+- `timestamp` → `Time`（INT64 毫秒）。
+- 表名：rossmann_1D, rossmann_1W。
+
+### 列含义
+
+| 列 | 角色 | TsFile 类型 |
+|---|---|---|
+| `Time` | Time（时间列） | INT64 |
+| `id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `Store` | TAG（device 维度） | DOUBLE |
+| `StoreType` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `Assortment` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `CompetitionDistance` | TAG（device 维度） | DOUBLE |
+| `CompetitionOpenSinceMonth` | TAG（device 维度） | DOUBLE |
+| `CompetitionOpenSinceYear` | TAG（device 维度） | DOUBLE |
+| `Promo2` | TAG（device 维度） | DOUBLE |
+| `Promo2SinceWeek` | TAG（device 维度） | DOUBLE |
+| `Promo2SinceYear` | TAG（device 维度） | DOUBLE |
+| `PromoInterval` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `DayOfWeek` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `Sales` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `Customers` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `Open` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `Promo` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `StateHoliday` | FIELD（measurement） | STRING |
+| `SchoolHoliday` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+
+> 注：有 2230 个原始 id 含非法标识符字符，已规范化为合法 device 名（如 1→_1, 2→_2, 3→_3）。
+
+## 转换说明
+
+- 每行原始数据是一整条序列 `(id, timestamp[], 各 target[])`，纵向打平为长表后写入 TsFile。
+- 数值类型按源列自适应：float32→FLOAT、float64→DOUBLE、整数→INT64、bool→BOOLEAN。
+- 时间精度：毫秒（INT64）。
+- 大表会被工具自动分片为 `<名>_1.tsfile`、`<名>_2.tsfile` …，同属一个逻辑表。
+
+## 读取示例
+
+```python
+from tsfile import TsFileReader
+
+reader = TsFileReader("1D/1D.tsfile")
+schemas = reader.get_all_table_schemas()
+# 表名：rossmann_1D；列见下方"列含义"。
+```
diff --git a/solar/1D/1D.tsfile b/solar/1D/1D.tsfile
new file mode 100644
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--- /dev/null
+++ b/solar/1D/1D.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:04517b737d77274ef0dcda022e1ac3ce180ee65fe7640e81583ad20a644ecd9d
+size 216031
diff --git a/solar/1W/1W.tsfile b/solar/1W/1W.tsfile
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..ae6fcf39ce0fa8eb90c5f61a92b7c9e6c982c596
Binary files /dev/null and b/solar/1W/1W.tsfile differ
diff --git a/solar/README.md b/solar/README.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..5d9870abd120ebcb543faaa9205dc08dec22f9c1
--- /dev/null
+++ b/solar/README.md
@@ -0,0 +1,60 @@
+---
+license: other
+task_categories:
+- time-series-forecasting
+tags:
+- time-series
+- tsfile
+pretty_name: solar (TsFile format)
+---
+
+# solar — TsFile 格式
+
+本目录是 [`autogluon/fev_datasets`](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets) 中 **solar** 子集转换为 [Apache TsFile](https://tsfile.apache.org/) 格式的版本。
+
+## 来源与引用
+
+- **原始来源**：https://huggingface.co/datasets/Salesforce/GiftEval
+- **论文/引用**：[[4]](https://arxiv.org/abs/2410.10393)
+- **统一格式合集**：[autogluon/fev_datasets](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets)
+
+> 本数据由外部来源转换为统一格式后再转为 TsFile。许可与引用以**原始来源**为准，我们不对原始数据主张任何权利。除非另有说明，数据仅供研究用途。
+
+## 数据统计
+
+| 频率 | 序列数 | 中位长度 | 观测点数 | 动态列 | 静态列 | 文件 |
+|---|---|---|---|---|---|---|
+| 1D | 137 | 365 | 50,005 | 1 | 0 | `1D/1D.tsfile` |
+| 1W | 137 | 52 | 7,124 | 1 | 0 | `1W/1W.tsfile` |
+
+## TsFile 存储模型
+
+- 每条原始序列（`id`）→ 一个 **device**（TAG 维度）。
+- 随时间变化的 target / 动态协变量 → **measurement**（FIELD）。
+- `timestamp` → `Time`（INT64 毫秒）。
+- 表名：solar_1D, solar_1W。
+
+### 列含义
+
+| 列 | 角色 | TsFile 类型 |
+|---|---|---|
+| `Time` | Time（时间列） | INT64 |
+| `id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `target` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+
+## 转换说明
+
+- 每行原始数据是一整条序列 `(id, timestamp[], 各 target[])`，纵向打平为长表后写入 TsFile。
+- 数值类型按源列自适应：float32→FLOAT、float64→DOUBLE、整数→INT64、bool→BOOLEAN。
+- 时间精度：毫秒（INT64）。
+- 大表会被工具自动分片为 `<名>_1.tsfile`、`<名>_2.tsfile` …，同属一个逻辑表。
+
+## 读取示例
+
+```python
+from tsfile import TsFileReader
+
+reader = TsFileReader("1D/1D.tsfile")
+schemas = reader.get_all_table_schemas()
+# 表名：solar_1D；列见下方"列含义"。
+```
diff --git a/solar_with_weather/15T/15T.tsfile b/solar_with_weather/15T/15T.tsfile
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..12c19ae95cd7a9458b5f72aca125bd626fcaa2b6
--- /dev/null
+++ b/solar_with_weather/15T/15T.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:4ed6436a43dc64a54760b04920e18e2db67f8051c8316a88bfb310745814dfda
+size 1153077
diff --git a/solar_with_weather/1H/1H.tsfile b/solar_with_weather/1H/1H.tsfile
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..2c0a332b338aca7da7219903ee593ad6bc580eed
--- /dev/null
+++ b/solar_with_weather/1H/1H.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:8ae7e568a4cfc4ddf68ccecaec69dee22b2ee82ee1f53ff9439db8c96d507336
+size 652361
diff --git a/solar_with_weather/README.md b/solar_with_weather/README.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..2178497843fb627261c10631d8a830cf79ac1dc6
--- /dev/null
+++ b/solar_with_weather/README.md
@@ -0,0 +1,70 @@
+---
+license: other
+task_categories:
+- time-series-forecasting
+tags:
+- time-series
+- tsfile
+pretty_name: solar_with_weather (TsFile format)
+---
+
+# solar_with_weather — TsFile 格式
+
+本目录是 [`autogluon/fev_datasets`](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets) 中 **solar_with_weather** 子集转换为 [Apache TsFile](https://tsfile.apache.org/) 格式的版本。
+
+## 来源与引用
+
+- **原始来源**：https://www.kaggle.com/datasets/samanemami/renewable-energy-and-weather-conditions
+- **统一格式合集**：[autogluon/fev_datasets](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets)
+
+> 本数据由外部来源转换为统一格式后再转为 TsFile。许可与引用以**原始来源**为准，我们不对原始数据主张任何权利。除非另有说明，数据仅供研究用途。
+
+## 数据统计
+
+| 频率 | 序列数 | 中位长度 | 观测点数 | 动态列 | 静态列 | 文件 |
+|---|---|---|---|---|---|---|
+| 15T | 1 | 198,600 | 1,986,000 | 10 | 0 | `15T/15T.tsfile` |
+| 1H | 1 | 49,648 | 496,480 | 10 | 0 | `1H/1H.tsfile` |
+
+## TsFile 存储模型
+
+- 每条原始序列（`id`）→ 一个 **device**（TAG 维度）。
+- 随时间变化的 target / 动态协变量 → **measurement**（FIELD）。
+- `timestamp` → `Time`（INT64 毫秒）。
+- 表名：solar_with_weather_15T, solar_with_weather_1H。
+
+### 列含义
+
+| 列 | 角色 | TsFile 类型 |
+|---|---|---|
+| `Time` | Time（时间列） | INT64 |
+| `id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `target` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `global_horizontal_irradiance` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `temp` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `pressure` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `humidity` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `wind_speed` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `rain_1h` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `snow_1h` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `clouds_all` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `day_length` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+
+> 注：有 2 个原始 id 含非法标识符字符，已规范化为合法 device 名（如 0→_0, 0→_0）。
+
+## 转换说明
+
+- 每行原始数据是一整条序列 `(id, timestamp[], 各 target[])`，纵向打平为长表后写入 TsFile。
+- 数值类型按源列自适应：float32→FLOAT、float64→DOUBLE、整数→INT64、bool→BOOLEAN。
+- 时间精度：毫秒（INT64）。
+- 大表会被工具自动分片为 `<名>_1.tsfile`、`<名>_2.tsfile` …，同属一个逻辑表。
+
+## 读取示例
+
+```python
+from tsfile import TsFileReader
+
+reader = TsFileReader("15T/15T.tsfile")
+schemas = reader.get_all_table_schemas()
+# 表名：solar_with_weather_15T；列见下方"列含义"。
+```
diff --git a/uci_air_quality/1D/1D.tsfile b/uci_air_quality/1D/1D.tsfile
new file mode 100644
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Binary files /dev/null and b/uci_air_quality/1D/1D.tsfile differ
diff --git a/uci_air_quality/1H/1H.tsfile b/uci_air_quality/1H/1H.tsfile
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--- /dev/null
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+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:3946d36be446e6a0cd71d7fbef7d4fc85951c9d695c31f69798d2ba3b15e1468
+size 252367
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--- /dev/null
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@@ -0,0 +1,74 @@
+---
+license: other
+task_categories:
+- time-series-forecasting
+tags:
+- time-series
+- tsfile
+pretty_name: uci_air_quality (TsFile format)
+---
+
+# uci_air_quality — TsFile 格式
+
+本目录是 [`autogluon/fev_datasets`](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets) 中 **uci_air_quality** 子集转换为 [Apache TsFile](https://tsfile.apache.org/) 格式的版本。
+
+## 来源与引用
+
+- **原始来源**：https://archive.ics.uci.edu/dataset/360/air+quality
+- **论文/引用**：[[22]](https://doi.org/10.24432/C59K5F)
+- **统一格式合集**：[autogluon/fev_datasets](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets)
+
+> 本数据由外部来源转换为统一格式后再转为 TsFile。许可与引用以**原始来源**为准，我们不对原始数据主张任何权利。除非另有说明，数据仅供研究用途。
+
+## 数据统计
+
+| 频率 | 序列数 | 中位长度 | 观测点数 | 动态列 | 静态列 | 文件 |
+|---|---|---|---|---|---|---|
+| 1D | 1 | 389 | 5,057 | 13 | 0 | `1D/1D.tsfile` |
+| 1H | 1 | 9,357 | 121,641 | 13 | 0 | `1H/1H.tsfile` |
+
+## TsFile 存储模型
+
+- 每条原始序列（`id`）→ 一个 **device**（TAG 维度）。
+- 随时间变化的 target / 动态协变量 → **measurement**（FIELD）。
+- `timestamp` → `Time`（INT64 毫秒）。
+- 表名：uci_air_quality_1D, uci_air_quality_1H。
+
+### 列含义
+
+| 列 | 角色 | TsFile 类型 |
+|---|---|---|
+| `Time` | Time（时间列） | INT64 |
+| `id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `CO_GT` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `PT08_S1_CO` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `NMHC_GT` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `C6H6_GT` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `PT08_S2_NMHC` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `NOx_GT` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `PT08_S3_NOx` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `NO2_GT` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `PT08_S4_NO2` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `PT08_S5_O3` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `T` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `RH` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `AH` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+
+> 注：有 2 个原始 id 含非法标识符字符，已规范化为合法 device 名（如 0→_0, 0→_0）。
+
+## 转换说明
+
+- 每行原始数据是一整条序列 `(id, timestamp[], 各 target[])`，纵向打平为长表后写入 TsFile。
+- 数值类型按源列自适应：float32→FLOAT、float64→DOUBLE、整数→INT64、bool→BOOLEAN。
+- 时间精度：毫秒（INT64）。
+- 大表会被工具自动分片为 `<名>_1.tsfile`、`<名>_2.tsfile` …，同属一个逻辑表。
+
+## 读取示例
+
+```python
+from tsfile import TsFileReader
+
+reader = TsFileReader("1D/1D.tsfile")
+schemas = reader.get_all_table_schemas()
+# 表名：uci_air_quality_1D；列见下方"列含义"。
+```
diff --git a/uk_covid_nation/1D/1D.tsfile b/uk_covid_nation/1D/1D.tsfile
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..c128f950f133249b0fa7c127bbd95cfd73e514cf
--- /dev/null
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@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
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+size 67759
diff --git a/uk_covid_nation/1W/1W.tsfile b/uk_covid_nation/1W/1W.tsfile
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..82372ec6837b8d5872609e086df584b6659dbbec
Binary files /dev/null and b/uk_covid_nation/1W/1W.tsfile differ
diff --git a/uk_covid_nation/README.md b/uk_covid_nation/README.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..fd44c9ef3360bfea28a880a99eb3782a06a5a8b0
--- /dev/null
+++ b/uk_covid_nation/README.md
@@ -0,0 +1,74 @@
+---
+license: other
+task_categories:
+- time-series-forecasting
+tags:
+- time-series
+- tsfile
+pretty_name: uk_covid_nation (TsFile format)
+---
+
+# uk_covid_nation — TsFile 格式
+
+本目录是 [`autogluon/fev_datasets`](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets) 中 **uk_covid_nation** 子集转换为 [Apache TsFile](https://tsfile.apache.org/) 格式的版本。
+
+## 来源与引用
+
+- **原始来源**：https://www.kaggle.com/datasets/happyadam73/uk-covid19-dashboard-data-sqlite-compressed
+- **统一格式合集**：[autogluon/fev_datasets](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets)
+
+> 本数据由外部来源转换为统一格式后再转为 TsFile。许可与引用以**原始来源**为准，我们不对原始数据主张任何权利。除非另有说明，数据仅供研究用途。
+
+## 数据统计
+
+| 频率 | 序列数 | 中位长度 | 观测点数 | 动态列 | 静态列 | 文件 |
+|---|---|---|---|---|---|---|
+| 1D | 4 | 729 | 41,216 | 14 | 0 | `1D/1D.tsfile` |
+| 1W | 4 | 105 | 5,936 | 14 | 0 | `1W/1W.tsfile` |
+
+## TsFile 存储模型
+
+- 每条原始序列（`id`）→ 一个 **device**（TAG 维度）。
+- 随时间变化的 target / 动态协变量 → **measurement**（FIELD）。
+- `timestamp` → `Time`（INT64 毫秒）。
+- 表名：uk_covid_nation_1D, uk_covid_nation_1W。
+
+### 列含义
+
+| 列 | 角色 | TsFile 类型 |
+|---|---|---|
+| `Time` | Time（时间列） | INT64 |
+| `id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `new_cases` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `cumulative_cases` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `new_deaths` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `cumulative_deaths` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `new_admissions` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `cumulative_admissions` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `hospital_cases` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `icu_ventilator_occupancy` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `new_vaccinated_1` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `new_vaccinated_2` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `new_vaccinated_3` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `cumulative_vaccinated_1` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `cumulative_vaccinated_2` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `cumulative_vaccinated_3` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+
+> 注：有 2 个原始 id 含非法标识符字符，已规范化为合法 device 名（如 Northern Ireland→Northern_Ireland, Northern Ireland→Northern_Ireland）。
+
+## 转换说明
+
+- 每行原始数据是一整条序列 `(id, timestamp[], 各 target[])`，纵向打平为长表后写入 TsFile。
+- 数值类型按源列自适应：float32→FLOAT、float64→DOUBLE、整数→INT64、bool→BOOLEAN。
+- 时间精度：毫秒（INT64）。
+- 大表会被工具自动分片为 `<名>_1.tsfile`、`<名>_2.tsfile` …，同属一个逻辑表。
+
+## 读取示例
+
+```python
+from tsfile import TsFileReader
+
+reader = TsFileReader("1D/1D.tsfile")
+schemas = reader.get_all_table_schemas()
+# 表名：uk_covid_nation_1D；列见下方"列含义"。
+```
diff --git a/uk_covid_utla/1D/1D.tsfile b/uk_covid_utla/1D/1D.tsfile
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--- /dev/null
+++ b/uk_covid_utla/1D/1D.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:7507550fa2d60583674a0772b23ca46d83b3631f0bb5ff24a6c5d08ab801682a
+size 583898
diff --git a/uk_covid_utla/1W/1W.tsfile b/uk_covid_utla/1W/1W.tsfile
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..a4c631f8bb8e3b427a7c93cfc674bbc907db2082
--- /dev/null
+++ b/uk_covid_utla/1W/1W.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:91cfbba85fb93f402772f4889242cfd2decdfb5be9f350b9e9731e8c56aa5d75
+size 165331
diff --git a/uk_covid_utla/README.md b/uk_covid_utla/README.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..b975f1601156f649c05ba8532fc0f687546c7412
--- /dev/null
+++ b/uk_covid_utla/README.md
@@ -0,0 +1,62 @@
+---
+license: other
+task_categories:
+- time-series-forecasting
+tags:
+- time-series
+- tsfile
+pretty_name: uk_covid_utla (TsFile format)
+---
+
+# uk_covid_utla — TsFile 格式
+
+本目录是 [`autogluon/fev_datasets`](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets) 中 **uk_covid_utla** 子集转换为 [Apache TsFile](https://tsfile.apache.org/) 格式的版本。
+
+## 来源与引用
+
+- **原始来源**：https://www.kaggle.com/datasets/happyadam73/uk-covid19-dashboard-data-sqlite-compressed
+- **统一格式合集**：[autogluon/fev_datasets](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets)
+
+> 本数据由外部来源转换为统一格式后再转为 TsFile。许可与引用以**原始来源**为准，我们不对原始数据主张任何权利。除非另有说明，数据仅供研究用途。
+
+## 数据统计
+
+| 频率 | 序列数 | 中位长度 | 观测点数 | 动态列 | 静态列 | 文件 |
+|---|---|---|---|---|---|---|
+| 1D | 214 | 721 | 308,786 | 2 | 0 | `1D/1D.tsfile` |
+| 1W | 214 | 104 | 44,448 | 2 | 0 | `1W/1W.tsfile` |
+
+## TsFile 存储模型
+
+- 每条原始序列（`id`）→ 一个 **device**（TAG 维度）。
+- 随时间变化的 target / 动态协变量 → **measurement**（FIELD）。
+- `timestamp` → `Time`（INT64 毫秒）。
+- 表名：uk_covid_utla_1D, uk_covid_utla_1W。
+
+### 列含义
+
+| 列 | 角色 | TsFile 类型 |
+|---|---|---|
+| `Time` | Time（时间列） | INT64 |
+| `id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `new_cases` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `cumulative_cases` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+
+> 注：有 158 个原始 id 含非法标识符字符，已规范化为合法 device 名（如 Aberdeen City→Aberdeen_City, Antrim and Newtownabbey→Antrim_and_Newtownabbey, Ards and North Down→Ards_and_North_Down）。
+
+## 转换说明
+
+- 每行原始数据是一整条序列 `(id, timestamp[], 各 target[])`，纵向打平为长表后写入 TsFile。
+- 数值类型按源列自适应：float32→FLOAT、float64→DOUBLE、整数→INT64、bool→BOOLEAN。
+- 时间精度：毫秒（INT64）。
+- 大表会被工具自动分片为 `<名>_1.tsfile`、`<名>_2.tsfile` …，同属一个逻辑表。
+
+## 读取示例
+
+```python
+from tsfile import TsFileReader
+
+reader = TsFileReader("1D/1D.tsfile")
+schemas = reader.get_all_table_schemas()
+# 表名：uk_covid_utla_1D；列见下方"列含义"。
+```
diff --git a/us_consumption/1M/1M.tsfile b/us_consumption/1M/1M.tsfile
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..8e2460c4f7c9912ad5447ac491dd9e6ad560441a
--- /dev/null
+++ b/us_consumption/1M/1M.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:b1f1f8af90553ee7732477152cc8ca7738511dc1beae07a4f06d587a3f582aec
+size 70446
diff --git a/us_consumption/1Q/1Q.tsfile b/us_consumption/1Q/1Q.tsfile
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..382aee9837301eb7820d02cfaf08babf7174c96a
Binary files /dev/null and b/us_consumption/1Q/1Q.tsfile differ
diff --git a/us_consumption/1Y/1Y.tsfile b/us_consumption/1Y/1Y.tsfile
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..8e918d7004e49e0d2bc363f98d28ef09c1c49b40
Binary files /dev/null and b/us_consumption/1Y/1Y.tsfile differ
diff --git a/us_consumption/README.md b/us_consumption/README.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..721aa944f35da5b75ea51bac7a06ece14daa5d31
--- /dev/null
+++ b/us_consumption/README.md
@@ -0,0 +1,63 @@
+---
+license: other
+task_categories:
+- time-series-forecasting
+tags:
+- time-series
+- tsfile
+pretty_name: us_consumption (TsFile format)
+---
+
+# us_consumption — TsFile 格式
+
+本目录是 [`autogluon/fev_datasets`](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets) 中 **us_consumption** 子集转换为 [Apache TsFile](https://tsfile.apache.org/) 格式的版本。
+
+## 来源与引用
+
+- **原始来源**：https://apps.bea.gov/iTable/?reqid=19&step=3&isuri=1&nipa_table_list=2017&categories=underlying
+- **论文/引用**：[[23]](https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2016.04.005)
+- **统一格式合集**：[autogluon/fev_datasets](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets)
+
+> 本数据由外部来源转换为统一格式后再转为 TsFile。许可与引用以**原始来源**为准，我们不对原始数据主张任何权利。除非另有说明，数据仅供研究用途。
+
+## 数据统计
+
+| 频率 | 序列数 | 中位长度 | 观测点数 | 动态列 | 静态列 | 文件 |
+|---|---|---|---|---|---|---|
+| 1M | 31 | 792 | 24,552 | 1 | 0 | `1M/1M.tsfile` |
+| 1Q | 31 | 262 | 8,122 | 1 | 0 | `1Q/1Q.tsfile` |
+| 1Y | 31 | 64 | 1,984 | 1 | 0 | `1Y/1Y.tsfile` |
+
+## TsFile 存储模型
+
+- 每条原始序列（`id`）→ 一个 **device**（TAG 维度）。
+- 随时间变化的 target / 动态协变量 → **measurement**（FIELD）。
+- `timestamp` → `Time`（INT64 毫秒）。
+- 表名：us_consumption_1M, us_consumption_1Q, us_consumption_1Y。
+
+### 列含义
+
+| 列 | 角色 | TsFile 类型 |
+|---|---|---|
+| `Time` | Time（时间列） | INT64 |
+| `id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `target` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+
+> 注：有 3 个原始 id 含非法标识符字符，已规范化为合法 device 名（如 food_and_beverages_purchased_for_off-premises_consumption→food_and_beverages_purchased_for_off_premises_consumption, food_and_beverages_purchased_for_off-premises_consumption→food_and_beverages_purchased_for_off_premises_consumption, food_and_beverages_purchased_for_off-premises_consumption→food_and_beverages_purchased_for_off_premises_consumption）。
+
+## 转换说明
+
+- 每行原始数据是一整条序列 `(id, timestamp[], 各 target[])`，纵向打平为长表后写入 TsFile。
+- 数值类型按源列自适应：float32→FLOAT、float64→DOUBLE、整数→INT64、bool→BOOLEAN。
+- 时间精度：毫秒（INT64）。
+- 大表会被工具自动分片为 `<名>_1.tsfile`、`<名>_2.tsfile` …，同属一个逻辑表。
+
+## 读取示例
+
+```python
+from tsfile import TsFileReader
+
+reader = TsFileReader("1M/1M.tsfile")
+schemas = reader.get_all_table_schemas()
+# 表名：us_consumption_1M；列见下方"列含义"。
+```
diff --git a/walmart/README.md b/walmart/README.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..56d943cb968613469b0b734b8c167c8c4703e411
--- /dev/null
+++ b/walmart/README.md
@@ -0,0 +1,76 @@
+---
+license: other
+task_categories:
+- time-series-forecasting
+tags:
+- time-series
+- tsfile
+pretty_name: walmart (TsFile format)
+---
+
+# walmart — TsFile 格式
+
+本目录是 [`autogluon/fev_datasets`](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets) 中 **walmart** 子集转换为 [Apache TsFile](https://tsfile.apache.org/) 格式的版本。
+
+## 来源与引用
+
+- **原始来源**：https://www.kaggle.com/competitions/walmart-recruiting-store-sales-forecasting
+- **论文/引用**：[[24]](https://www.kaggle.com/competitions/walmart-recruiting-store-sales-forecasting/overview/citation)
+- **统一格式合集**：[autogluon/fev_datasets](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets)
+
+> 本数据由外部来源转换为统一格式后再转为 TsFile。许可与引用以**原始来源**为准，我们不对原始数据主张任何权利。除非另有说明，数据仅供研究用途。
+
+## 数据统计
+
+| 序列数 | 中位长度 | 观测点数 | 动态列 | 静态列 | 文件 |
+|---|---|---|---|---|---|
+| 2,936 | 143 | 4,609,143 | 11 | 4 | `walmart.tsfile` |
+
+## TsFile 存储模型
+
+- 每条原始序列（`id`）→ 一个 **device**（TAG 维度）。
+- 静态协变量列 → 也作 **TAG**（device 元数据）：`Store, Dept, Type, Size`。
+- 随时间变化的 target / 动态协变量 → **measurement**（FIELD）。
+- `timestamp` → `Time`（INT64 毫秒）。
+- 表名：walmart。
+
+### 列含义
+
+| 列 | 角色 | TsFile 类型 |
+|---|---|---|
+| `Time` | Time（时间列） | INT64 |
+| `id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `Store` | TAG（device 维度） | DOUBLE |
+| `Dept` | TAG（device 维度） | DOUBLE |
+| `Type` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `Size` | TAG（device 维度） | DOUBLE |
+| `target` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `IsHoliday` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `Temperature` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `Fuel_Price` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `MarkDown1` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `MarkDown2` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `MarkDown3` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `MarkDown4` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `MarkDown5` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `CPI` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+| `Unemployment` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+
+> 注：有 2936 个原始 id 含非法标识符字符，已规范化为合法 device 名（如 10_1→_10_1, 10_10→_10_10, 10_11→_10_11）。
+
+## 转换说明
+
+- 每行原始数据是一整条序列 `(id, timestamp[], 各 target[])`，纵向打平为长表后写入 TsFile。
+- 数值类型按源列自适应：float32→FLOAT、float64→DOUBLE、整数→INT64、bool→BOOLEAN。
+- 时间精度：毫秒（INT64）。
+- 大表会被工具自动分片为 `<名>_1.tsfile`、`<名>_2.tsfile` …，同属一个逻辑表。
+
+## 读取示例
+
+```python
+from tsfile import TsFileReader
+
+reader = TsFileReader("walmart.tsfile")
+schemas = reader.get_all_table_schemas()
+# 表名：walmart；列见下方"列含义"。
+```
diff --git a/walmart/walmart.tsfile b/walmart/walmart.tsfile
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..6cddfae69aa7dfdf2e94b6fb9fbc816fa705a58c
--- /dev/null
+++ b/walmart/walmart.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:60a3475514cb96c1c5fa1f27ca2b789130530732bcd7e5b0d175f4e8e5296855
+size 11850254
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--- /dev/null
+++ b/world_co2_emissions/README.md
@@ -0,0 +1,60 @@
+---
+license: other
+task_categories:
+- time-series-forecasting
+tags:
+- time-series
+- tsfile
+pretty_name: world_co2_emissions (TsFile format)
+---
+
+# world_co2_emissions — TsFile 格式
+
+本目录是 [`autogluon/fev_datasets`](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets) 中 **world_co2_emissions** 子集转换为 [Apache TsFile](https://tsfile.apache.org/) 格式的版本。
+
+## 来源与引用
+
+- **原始来源**：https://www.kaggle.com/datasets/ulrikthygepedersen/co2-emissions-by-country
+- **统一格式合集**：[autogluon/fev_datasets](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets)
+
+> 本数据由外部来源转换为统一格式后再转为 TsFile。许可与引用以**原始来源**为准，我们不对原始数据主张任何权利。除非另有说明，数据仅供研究用途。
+
+## 数据统计
+
+| 序列数 | 中位长度 | 观测点数 | 动态列 | 静态列 | 文件 |
+|---|---|---|---|---|---|
+| 191 | 60 | 11,460 | 1 | 0 | `world_co2_emissions.tsfile` |
+
+## TsFile 存储模型
+
+- 每条原始序列（`id`）→ 一个 **device**（TAG 维度）。
+- 随时间变化的 target / 动态协变量 → **measurement**（FIELD）。
+- `timestamp` → `Time`（INT64 毫秒）。
+- 表名：world_co2_emissions。
+
+### 列含义
+
+| 列 | 角色 | TsFile 类型 |
+|---|---|---|
+| `Time` | Time（时间列） | INT64 |
+| `id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `target` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+
+> 注：有 85 个原始 id 含非法标识符字符，已规范化为合法 device 名（如 Africa Eastern and Southern→Africa_Eastern_and_Southern, Africa Western and Central→Africa_Western_and_Central, Antigua and Barbuda→Antigua_and_Barbuda）。
+
+## 转换说明
+
+- 每行原始数据是一整条序列 `(id, timestamp[], 各 target[])`，纵向打平为长表后写入 TsFile。
+- 数值类型按源列自适应：float32→FLOAT、float64→DOUBLE、整数→INT64、bool→BOOLEAN。
+- 时间精度：毫秒（INT64）。
+- 大表会被工具自动分片为 `<名>_1.tsfile`、`<名>_2.tsfile` …，同属一个逻辑表。
+
+## 读取示例
+
+```python
+from tsfile import TsFileReader
+
+reader = TsFileReader("world_co2_emissions.tsfile")
+schemas = reader.get_all_table_schemas()
+# 表名：world_co2_emissions；列见下方"列含义"。
+```
diff --git a/world_co2_emissions/world_co2_emissions.tsfile b/world_co2_emissions/world_co2_emissions.tsfile
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..117340c508550ea2e0e91578a8dd98b6ef6d59bc
Binary files /dev/null and b/world_co2_emissions/world_co2_emissions.tsfile differ
diff --git a/world_life_expectancy/README.md b/world_life_expectancy/README.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..4bb2a1f7a62a96342dde2d154d9a5bab8590c87c
--- /dev/null
+++ b/world_life_expectancy/README.md
@@ -0,0 +1,61 @@
+---
+license: other
+task_categories:
+- time-series-forecasting
+tags:
+- time-series
+- tsfile
+pretty_name: world_life_expectancy (TsFile format)
+---
+
+# world_life_expectancy — TsFile 格式
+
+本目录是 [`autogluon/fev_datasets`](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets) 中 **world_life_expectancy** 子集转换为 [Apache TsFile](https://tsfile.apache.org/) 格式的版本。
+
+## 来源与引用
+
+- **原始来源**：https://www.kaggle.com/datasets/nafayunnoor/global-life-expectancy-data-1950-2023
+- **论文/引用**：[[25]](https://ourworldindata.org/life-expectancy#article-citation)
+- **统一格式合集**：[autogluon/fev_datasets](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets)
+
+> 本数据由外部来源转换为统一格式后再转为 TsFile。许可与引用以**原始来源**为准，我们不对原始数据主张任何权利。除非另有说明，数据仅供研究用途。
+
+## 数据统计
+
+| 序列数 | 中位长度 | 观测点数 | 动态列 | 静态列 | 文件 |
+|---|---|---|---|---|---|
+| 237 | 74 | 17,538 | 1 | 0 | `world_life_expectancy.tsfile` |
+
+## TsFile 存储模型
+
+- 每条原始序列（`id`）→ 一个 **device**（TAG 维度）。
+- 随时间变化的 target / 动态协变量 → **measurement**（FIELD）。
+- `timestamp` → `Time`（INT64 毫秒）。
+- 表名：world_life_expectancy。
+
+### 列含义
+
+| 列 | 角色 | TsFile 类型 |
+|---|---|---|
+| `Time` | Time（时间列） | INT64 |
+| `id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `target` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+
+> 注：有 58 个原始 id 含非法标识符字符，已规范化为合法 device 名（如 American Samoa→American_Samoa, Antigua and Barbuda→Antigua_and_Barbuda, Bonaire Sint Eustatius and Saba→Bonaire_Sint_Eustatius_and_Saba）。
+
+## 转换说明
+
+- 每行原始数据是一整条序列 `(id, timestamp[], 各 target[])`，纵向打平为长表后写入 TsFile。
+- 数值类型按源列自适应：float32→FLOAT、float64→DOUBLE、整数→INT64、bool→BOOLEAN。
+- 时间精度：毫秒（INT64）。
+- 大表会被工具自动分片为 `<名>_1.tsfile`、`<名>_2.tsfile` …，同属一个逻辑表。
+
+## 读取示例
+
+```python
+from tsfile import TsFileReader
+
+reader = TsFileReader("world_life_expectancy.tsfile")
+schemas = reader.get_all_table_schemas()
+# 表名：world_life_expectancy；列见下方"列含义"。
+```
diff --git a/world_life_expectancy/world_life_expectancy.tsfile b/world_life_expectancy/world_life_expectancy.tsfile
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..f994d64365bff39b0f677bfe925613fdd1ea35cf
--- /dev/null
+++ b/world_life_expectancy/world_life_expectancy.tsfile
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:dd144f39fb91ea651920d61a382dfde83981c661d04b2ffe45120c9ac3a843e6
+size 122614
diff --git a/world_tourism/README.md b/world_tourism/README.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..dca1e408bc7eb84b023a74276e211d7a6c1e9429
--- /dev/null
+++ b/world_tourism/README.md
@@ -0,0 +1,61 @@
+---
+license: other
+task_categories:
+- time-series-forecasting
+tags:
+- time-series
+- tsfile
+pretty_name: world_tourism (TsFile format)
+---
+
+# world_tourism — TsFile 格式
+
+本目录是 [`autogluon/fev_datasets`](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets) 中 **world_tourism** 子集转换为 [Apache TsFile](https://tsfile.apache.org/) 格式的版本。
+
+## 来源与引用
+
+- **原始来源**：https://www.kaggle.com/datasets/bushraqurban/tourism-and-economic-impact
+- **论文/引用**：[[26]](https://www.worldbank.org/en/archive/using-the-archives/terms-of-use-reproduction-and-citation)
+- **统一格式合集**：[autogluon/fev_datasets](https://huggingface.co/datasets/autogluon/fev_datasets)
+
+> 本数据由外部来源转换为统一格式后再转为 TsFile。许可与引用以**原始来源**为准，我们不对原始数据主张任何权利。除非另有说明，数据仅供研究用途。
+
+## 数据统计
+
+| 序列数 | 中位长度 | 观测点数 | 动态列 | 静态列 | 文件 |
+|---|---|---|---|---|---|
+| 178 | 21 | 3,738 | 1 | 0 | `world_tourism.tsfile` |
+
+## TsFile 存储模型
+
+- 每条原始序列（`id`）→ 一个 **device**（TAG 维度）。
+- 随时间变化的 target / 动态协变量 → **measurement**（FIELD）。
+- `timestamp` → `Time`（INT64 毫秒）。
+- 表名：world_tourism。
+
+### 列含义
+
+| 列 | 角色 | TsFile 类型 |
+|---|---|---|
+| `Time` | Time（时间列） | INT64 |
+| `id` | TAG（device 维度） | STRING |
+| `target` | FIELD（measurement） | FLOAT |
+
+> 注：有 75 个原始 id 含非法标识符字符，已规范化为合法 device 名（如 Africa Eastern and Southern→Africa_Eastern_and_Southern, Antigua and Barbuda→Antigua_and_Barbuda, Bahamas, The→Bahamas_The）。
+
+## 转换说明
+
+- 每行原始数据是一整条序列 `(id, timestamp[], 各 target[])`，纵向打平为长表后写入 TsFile。
+- 数值类型按源列自适应：float32→FLOAT、float64→DOUBLE、整数→INT64、bool→BOOLEAN。
+- 时间精度：毫秒（INT64）。
+- 大表会被工具自动分片为 `<名>_1.tsfile`、`<名>_2.tsfile` …，同属一个逻辑表。
+
+## 读取示例
+
+```python
+from tsfile import TsFileReader
+
+reader = TsFileReader("world_tourism.tsfile")
+schemas = reader.get_all_table_schemas()
+# 表名：world_tourism；列见下方"列含义"。
+```
diff --git a/world_tourism/world_tourism.tsfile b/world_tourism/world_tourism.tsfile
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..9003b0b95a6d5813ce162cbbbe9385b7622dad47
Binary files /dev/null and b/world_tourism/world_tourism.tsfile differ