以下是一个示例代码，用于自动从数据集中选择 ts 函数的输入参数：

import pandas as pd
from statsmodels.tsa.api import VAR

# 读取数据集
data = pd.read_csv('dataset.csv')

# 获取数据集中的时间序列数据
ts_data = data.iloc[:, 1:]  # 假设时间序列数据位于第2列及以后的列

# 创建一个空列表，用于存储最佳参数
best_params = []

# 循环遍历每个时间序列
for col in ts_data.columns:
    # 获取当前时间序列的数据
    series = ts_data[col]

    # 初始化最佳参数和最佳模型的AIC值
    best_param = None
    best_aic = float('inf')

    # 循环遍历可能的参数
    for p in range(1, 6):
        # 拟合VAR模型
        model = VAR(series)
        results = model.fit(p)

        # 获取AIC值
        aic = results.aic

        # 如果当前模型的AIC值更低，则更新最佳参数和最佳AIC值
        if aic < best_aic:
            best_param = p
            best_aic = aic

    # 将最佳参数添加到最佳参数列表中
    best_params.append(best_param)

# 打印每个时间序列的最佳参数
for i, col in enumerate(ts_data.columns):
    print(f'Time series {i+1}: Best parameter = {best_params[i]}')

在这个示例代码中，我们首先读取一个数据集，假设时间序列数据位于第2列及以后的列。然后，我们使用 for 循环遍历每个时间序列，并针对每个时间序列选择最佳的VAR模型参数。最佳参数是通过比较不同模型的AIC值来确定的。最后，我们打印出每个时间序列的最佳参数。

请注意，这只是一个示例代码，具体的实现可能因数据集的结构和具体需求而有所不同。此外，还可以根据需要添加错误处理和其他功能。