在Google机器学习课程里面发现这段代码，跑了好几次都报错，说找不到latitude_32_to_33列：
LATITUDE_RANGES = zip(range(32, 44), range(33, 45))
def select_and_transform_features(source_df):
selected_examples = pd.DataFrame()
selected_examples["median_income"] = source_df["median_income"]
for r in LATITUDE_RANGES:
selected_examples["latitude_%d_to_%d" % r] = source_df["latitude"].apply(
lambda l: 1.0 if l >= r[0] and l < r[1] else 0.0)
return selected_examples
selected_training_examples = select_and_transform_features(training_examples)
selected_validation_examples = select_and_transform_features(validation_examples)
一步步拆分显示结果，发现是selected_validation_examples这个表中没有生成latitude_32_to_33列。
原因是LATITUDE_RANGES定义在了函数的外面，而zip函数是生成了一个迭代器对象，在调用完一次select_and_transform_features函数之后再次调用时，迭代器内容已经耗尽了，当然for循环就不会再执行了。
想不到Google也会犯这种低级错误。
解决方法是将LATITUDE_RANGES定义在函数内部，或者让LATITUDE_RANGES变成列表或元组类型。