修改程序p1.1，以产生带有七个超前样本

修改程序p1.1以添加七个超前样本通常意味着你要在原有的代码基础上，增加一些初始数据点作为训练集的一部分，这些数据点会在实际数据开始之前提供给模型。在许多机器学习算法中，特别是时间序列分析，超前样本（也称作lags 或滑动窗口）用于捕捉先前的状态信息，帮助模型理解趋势和周期。

以下是一个简单的示例，假设原始代码是基于Python的pandas库处理数据：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 假设原始数据在df里，列名为'data'
original_data = df['data']

# 定义超前样本的数量
lag = 7

# 创建新的DataFrame，包含超前样本
extended_data = pd.concat([original_data.shift(i) for i in range(1, lag + 1)], axis=1)

# 将目标变量（最后一列）移动到前面
extended_data = extended_data.iloc[lag:, :]

# 数据预处理（如标准化）
scaler = StandardScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(extended_data)

# 现在scaled_data包含了七个超前样本

在这个例子中，`shift()`函数用于移动每一行数据，而`iloc[]`用于选择正确的行范围以排除超前样本部分的数据。