使用map提取Pandas DataFrame列时二次调用返回空结果的原因

我用map处理DataFrame列名，想提取带_a后缀的列，以下是复现代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame()
df['Col1'] = [197, 1600, 1200]
df['Col2'] = [297, 2600, 2200]
df['Col1_a'] = [198, 1599, 1199]
df['Col2_a'] = [296, 2599, 2199]

print(df)

输出：

Col1  Col2  Col1_a  Col2_a
0   197   297     198     296
1  1600  2600    1599    2599
2  1200  2200    1199    2199

我用下面的方式生成目标列名：

list_col = ["Col1","Col2"]
cols_w_suffix = map(lambda x: x + '_a', list_col)

# 第一次调用正常返回结果
print(df[cols_w_suffix].to_dict('records'))

得到预期输出：
[{'Col1_a': 198, 'Col2_a': 296}, {'Col1_a': 1599, 'Col2_a': 2599}, {'Col1_a': 1199, 'Col2_a': 2199}]

但再次执行相同语句时，返回空列表：

print(df[cols_w_suffix].to_dict('records'))

输出：[]

而直接传入列名列表时，每次调用都能得到正确结果：

df[["Col1_a","Col2_a"]].to_dict('records')

输出：[{'Col1_a': 198, 'Col2_a': 296}, {'Col1_a': 1599, 'Col2_a': 2599}, {'Col1_a': 1199, 'Col2_a': 2199}]

问题出在map返回的对象特性上：Python中map()函数返回的是迭代器（iterator），而非列表这种可重复遍历的容器。

迭代器的核心特点是只能被遍历一次——第一次通过df[cols_w_suffix]遍历这个迭代器时，它内部的指针已经移动到序列末尾，再次遍历就没有元素可以返回了，Pandas找不到对应列，最终返回空列表。

而直接用列表["Col1_a","Col2_a"]时，列表是可重复遍历的可迭代对象，每次调用都会重新遍历所有元素，因此每次都能正确匹配列名。

把map返回的迭代器转换成列表，就能多次复用了：

list_col = ["Col1","Col2"]
# 用list()将map对象转为列表
cols_w_suffix = list(map(lambda x: x + '_a', list_col))

# 现在无论调用多少次都能得到正确结果
print(df[cols_w_suffix].to_dict('records'))
print(df[cols_w_suffix].to_dict('records'))

这样两次调用都会返回预期的字典列表。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者honeybadger