python データ作成関数内にて、ループでのリスト処理が理解できない（説明難しいが内容はおそらく単純）

Question

前提・実現したいこと

https://qiita.com/masami310/items/76e1670e72cb94876da1
こちらをもとに（厳密にはこのURLの内容はある書籍の盗用、元の書籍で学習中）、機械学習を勉強しています。
その際に、どうも理解できない処理があり、質問させていただきました。
おそらく初歩の中の初歩かと思われますが、よろしくお願いいたします。

わからない点

下のコード2番、過去6日分（説明変数） と その翌日（目的変数） をセットとした訓練用データを9年分作るの部分です。

def make_data(data):
    x = [] # 説明変数
    y = [] # 目的変数
    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)

ここで、まず、make_data関数を定義して、dataにx,yが戻り値として行くのは（なんとなく）理解しています。
問題は、tempsのあたりです。
temps = list(data["気温"])でとりあえず、temps変数を定義するのはまだわかるのですが、その後のif文で、len(temps)がもうどういう意味かわからず...。この最初のtempsは、要素数が0なのでは...？dataはまだ空だし...。tempsの中身が理解できず...。
temps定義のすぐあとにprintをすると、[#2017年までの気温データ][#2018年の気温データ]となって出てきます。
これは一体どういう処理でtempsの中身が入っているのでしょう？

全体のソースコード

Python3

## 1. 「koshigaya_kion.csv」を読み込む。
#このデータは、10年分の平均気温のデータです。以下のようなcsVになっています。
#年,月,日,気温,品質,均質
#2009,1,1,3.5,8,1

temper_data = pd.read_csv('koshigaya_kion.csv', encoding="utf-8")

## 2. 訓練用データ（2009～2017年）とテスト用データ（2018年）を作成する。
# 元データを訓練用（9年）とテスト用（1年）に一旦分離
train_year = (temper_data["年"] <= 2017)  # 2017年までを訓練用
test_year = (temper_data["年"] >= 2018)   # 2018年以降をテスト用
interval = 6

# 過去6日分（説明変数） と その翌日（目的変数） をセットとした訓練用データを9年分作る
def make_data(data):
    x = [] # 説明変数
    y = [] # 目的変数
    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(temper_data[train_year])  # 訓練用データ
test_x, test_y = make_data(temper_data[test_year])  # テスト用データ

## 3. 訓練用データを使って学習させる。
lr = LinearRegression(normalize=True)
lr.fit(train_x, train_y)

## 4. テスト用データを与え、2018年（1年分）の気温を予測する。
pre_y = lr.predict(test_x)

## 5. 「予測した結果（青）」と「2018年の正解（赤）」をグラフにプロットし、結果の精度を見てみる。
plt.figure(figsize=(10, 6), dpi=100)
plt.plot(test_y, c='r')
plt.plot(pre_y, c='b')
plt.savefig('tenki-kion-lr.png')
plt.show()

Answer 1

dataはまだ空だし...。

dataは関数を呼び出されるときの引数なので、空とは限りませんよ。
例えば、

make_data({'気温': [7.5, 9.2, 11.3, 10.1]})

と呼び出してみたり。

>>> data = {'気温': [7.5, 9.2, 11.3, 10.1]}
>>> temps = list(data['気温'])
>>> temps
[7.5, 9.2, 11.3, 10.1]
>>> len(temps)
4

Comments

[watzkang98]

ありがとうございます。そうか、引数か...！
すなわち、dataのところにはtemper_data[train_year]などが入るわけですね...！
ようやく理解できました。ヒントありがとうございます！