Pythonで気温の予測

Question

##質問内容
現在，気温のデータを使って，予測を行っています．
学習している中で，以下のコードが記述されていて，なぜこのようなコードになるのかが理解できなかったです．

d = i + p -interval

##全コードと実行結果
ちなみに，全コードは以下に記述しておきます．

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#気温データ10年分の読み込み
df = pd.read_csv("kion10y.csv",encoding = "Shift_JIS")

#データを学習用とテスト用に分割する
train_year = (df["年"]<=2015)
test_year = (df["年"]>=2016)

interval = 6

#過去6日分を学習するデータを作成(説明変数xに過去6日分を，目的変数yに翌日のデータを)
def make_data(data):
    x = []#学習データ
    y = []#テストデータ
    temps = list(data["気温"])
    for i in range(len(temps)):
        if i < interval:
            continue
        y.append(temps[i])
        xa = []
        for p in range(interval):
            d = i + p -interval
            xa.append(temps[d])
        x.append(xa)
    return (x, y)

train_x, train_y = make_data(df[train_year])
test_x, test_y = make_data(df[test_year])

#直線回帰分析を行う
lr = LinearRegression(normalize=True)
lr.fit(train_x, train_y)#学習
pre_y = lr.predict(test_x)#予測

#結果を図にプロット
plt.figure(figsize=(10,6),dpi=100)
plt.plot(test_y, c="r")
plt.plot(pre_y, c="b")
plt.show()

Answer 1

過去6日分のデータを格納しています。

for p in range(interval):
  d = i + p -interval
  xa.append(temps[d])

<iが当日でpが0-5となるので、最初（iが6の場合）の例>
6 + 0 - 6 → 0 : temps[0]
6 + 1 - 6 → 1 : temps[1]
6 + 2 - 6 → 2 : temps[2]
6 + 3 - 6 → 3 : temps[3]
6 + 4 - 6 → 4 : temps[4]
6 + 5 - 6 → 5 : temps[5]
となり、過去6日分データとなる。