python - pandas 拾取并将n个数据帧中的数据合并到一个数据帧中

我已经在该主题上查找了另一个类似的问答，但是我无法弄清楚我的问题，因此，我很高兴获得任何提示。当我要收集数据时，我在字典中存储了三个数据帧，在另一个数据帧中存储了另一个数据帧。

import numpy as np
import pandas as pd

df1= pd.DataFrame({'tenor':['1w', '1m', '3m', '2y'],
                   'rate':[2.40, 2.51, 2.66, 2.92],
                   'end_date':['14022020', '09022020', '07052020', '07022022']})

df2= pd.DataFrame({'tenor':['3x6', '6x9', '9x12'],
                   'rate':[2.95, 3.06, 3.98],
                   'end_date':['07082020', '09112020', '08022021']})

df3= pd.DataFrame({'tenor':['2y', '3y', '4y'],
                   'rate':[1.80, 1.81, 1.84],
                   'end_date':['08022022', '07022023', '07022024']})


rates = {'ois':df1, 'fra':df2, 'irs':df3}


dfA= pd.DataFrame({'label':['ois', 'ois', 'fra', 'fra', 'irs', 'irs', 'irs'],
                   'tenor':['1w', '1m', '3x6', '9x12', '2y', '3y', '4y']})

我想通过从匹配['tenor']的核心响应数据帧（通过字典映射）中获取值，在dfA中添加另一个columne ['rates']。因此，预期结果将是这样的：

Out[]: 
  label tenor  rate
0   ois    1w  2.40
1   ois    1m  2.51
2   fra   3x6  2.95
3   fra  9x12  3.98
4   irs    2y  1.80
5   irs    3y  1.81
6   irs    4y  1.84

我知道我可以使用以下行在数据框中获取特定数据（例如）：

rates['ois'].loc[rates['ois']['tenor']=='1w', 'rate']
Out[]: 
0    2.4
Name: rate, dtype: float64

因此，我尝试使用以下代码将其嵌入apply（）函数：

dfA['rate'] = dfA.apply(lambda x: rates[x['label']][rates[x['label']]['tenor']==x['tenor']]['rate'], axis=1)

但不幸的是它返回：

Out[]: 
  label tenor  rate
0   ois    1w  2.40
1   ois    1m   NaN
2   fra   3x6  2.95
3   fra  9x12   NaN
4   irs    2y  1.80
5   irs    3y   NaN
6   irs    4y   NaN

我不明白为什么有些汇率是NaN。我在这里想念什么？请帮忙。