for i in range(0, n_out): cols.append(df.shift(-i)) if i == 0: names += [('var%d(t)' % (j + 1)) for j in range(n_vars)] else: names += [('var%d(t+%d)' % (j + 1, i)) for j in range(n_vars)]

这部分代码是循环遍历输出序列的步长n_out，并将每一列数据向上平移i个时间步长（shift(-i)函数），并将得到的DataFrame添加到cols列表中。同时，根据列的名称和时间步长，将列名添加到names列表中。其中，j表示输出序列中的每个变量，从0开始，因此"var%d(t+%d)" % (j + 1, i)的作用是将变量的名称转换为"var1(t+i)"、"var2(t+i)"等。

在循环中，当i等于0时，即第一列数据时，只需要将变量的名称转换为"var1(t)"、"var2(t)"等即可；当i大于0时，即后面的数据列时，需要将变量的名称转换为"var1(t+i)"、"var2(t+i)"等。

最终，将得到的cols和names列表转换为MultiIndex，并使用它们来创建新的DataFrame。