写一个Python程序，对时间序列数据进行预处理

import pandas as pd

# 读取时间序列数据
data = pd.read_csv("time_series_data.csv")

# 将时间字符串转换为时间戳
data['timestamp'] = pd.to_datetime(data['timestamp'])

# 将时间设置为索引
data.set_index('timestamp', inplace=True)

# 对时间序列数据进行重采样
data = data.resample('1D').mean()

# 缺失值填充
data.fillna(method='ffill', inplace=True)

上面的程序读取了一个名为"time_series_data.csv"的时间序列数据文件，将时间字符串转换为时间戳，并将时间设置为索引。然后对时间序列数据进行重采样，并使用前向填充法对缺失值进行填充。