数据由csv文件读取，包含一定数据缺失，其中标签包含了不同患者id号，int输入和不同时间的序列输入。给出预测不同患者是否存活的多标签时序二分类的机器学习代码，一定要注意有时间序列的处理。

首先，我们需要将CSV文件读取到Pandas DataFrame中，然后进行数据清洗和预处理。由于数据缺失，我们可以使用Pandas的fillna()方法来填充缺失值。对于分类变量，我们可以使用Pandas的get_dummies()方法进行独热编码。

接下来，我们需要将时间序列数据转换为模型可以使用的格式。一种常用的方法是将每个时间步的特征串联在一起，形成一个固定长度的特征向量。我们可以使用Python的Numpy库来完成这一步。

最后，我们可以使用Scikit-learn库中的多标签分类算法来训练模型，并使用交叉验证来评估模型的性能。

以下是一个简单的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.multioutput import MultiOutputClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 填充缺失值
data = data.fillna(method='ffill')

# 独热编码
data = pd.get_dummies(data, columns=['patient_id'])

# 将时间序列转换为特征向量
X = []
y = []

for patient_id in data['patient_id'].unique():
    patient_data = data[data['patient_id'] == patient_id]
    for i in range(len(patient_data) - 1):
        x_i = np.concatenate([patient_data.iloc[i, 1:].values, patient_data.iloc[i+1, 1:].values])
        X.append(x_i)
        y.append(patient_data.iloc[i+1, 0:1].values)

X = np.array(X)
y = np.array(y)

# 数据归一化
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

# 多标签分类器
clf = Pipeline([
    ('classifier', MultiOutputClassifier(RandomForestClassifier()))
])

# 交叉验证
scores = cross_val_score(clf, X, y, cv=5)

print('Accuracy: %0.2f (+/- %0.2f)' % (scores.mean(), scores.std() * 2))

在这个示例代码中，我们首先使用Pandas库读取CSV文件，并使用fillna()方法填充缺失值。然后，我们使用get_dummies()方法进行独热编码。接下来，我们将时间序列数据转换为特征向量，并使用StandardScaler进行数据归一化。最后，我们使用MultiOutputClassifier训练一个多标签分类器，并使用交叉验证评估模型的性能。