如何在 dataframe 中查找所有列与数据集的列匹配的行？

Question

我有一个表，其中一些列描述了车辆，并包含许多重复值。

我正在尝试将这些列提取到另一个表中，并用唯一 ID 替换原始表中的列。

这是 function 提取我需要的列：

columns = ['model', 'engine', 'dimensions', 'weights', 'climate']
vehiclesDf = raworders[columns]
for c in columns:
    if c == 'engine':
        vehiclesDf[c] = vehiclesDf[c].fillna("{'ps': '', 'kw': '', 'details': '', 'chassis': '', 'fuel': '', 'gear': '', 'emission_class': '', 'emission_sticker': ''}").map(eval)
    else:
        vehiclesDf[c] = vehiclesDf[c].map(eval)
    vehiclesDf = pd.concat([vehiclesDf.drop([c], axis=1), vehiclesDf[c].apply(pd.Series)], axis=1)
vehiclesDf = vehiclesDf.drop(['drivable', 'load'], axis=1)
vehicles = vehiclesDf.drop_duplicates()
vehicles = vehicles.reset_index()
vehicles['index'] = vehicles.index+1
vehiclesDf['vehicleid'] = vehiclesDf.apply(lambda row: getVehicleID(row, vehicles), axis=1)

获取车辆 ID 的 function 如下所示：

def getVehicleID(row, vehicleDf):
    vehicles = vehicleDf
    key_names = row.index.values.tolist()
    keys = row.values.tolist()
    vehicles = vehicleDf[(vehicleDf[key_names] == keys)]
    return vehicles.iloc[0]['index']

我的想法是将行中的所有列与删除重复项的 dataframe 匹配，并返回 id。 但我得到的唯一响应是 NaN，它告诉我 function 无法匹配任何行，尽管数据的起点相同。 我究竟做错了什么？