为什么Python melt函数将我的id_变量设置为0值？

这是我用Pandas groupby创建的数据帧

#Consistent Data Entry by Lab Location: Find gaps in the data
dfGaps = data.groupby(data['Status'])[['Model Number',
'SKU type',
'Equipment Type',
'SSC Roster',
'Program']].apply(lambda x: x.isnull().sum())

dfGaps.T[dfGaps.any()].T.reset_index()

print(dfGaps)

我得到了这个结果

             |Model Number  |SKU type  |Equipment Type  |SSC Roster  |Program | 
             | ------------ | -------- | -------------- | ---------- | ------ |
Status       |              |          |                |            |        |  
Canceled     |           0  |      73  |             0  |         0  |      0 |  
Development  |           0  |       7  |             3  |         0  |      1 |  
EoL          |           0  |      74  |             0  |         0  |      0 |  
Production   |           0  |     298  |             0  |         0  |      2 |

那么，当我尝试使用melt函数时，为什么会得到零呢

dfMelt = dfGaps.melt(id_vars= 'Status', value_name='MissingItemCnt', var_name='FieldName')#.reset_index()

print(dfMelt)

为什么我得到这个输出？为什么我在状态列中得到的是0而不是状态名称

[4 rows x 23 columns]
    Status     FieldName  MissingItemCnt
0        0  Model Number               0
1        0  Model Number               0
2        0  Model Number               0
3        0  Model Number               0
4        0      SKU type              73