根据您提供的简短示例 DataFrame，此代码块将包括所有月份。它基于使用 Series.reindex 方法并使用月份的附加值创建一个新的 MultiIndex：

import pandas as pd
# Load example data into DataFrame
df = pd.read_table("categorical_data.txt", delim_whitespace=True)

# Transform to a count
count = df.groupby(['id', 'code', 'month']).month.count()

# Re-create a new array of levels, now including all 12 months
levels = [count.index.levels[0].values, count.index.levels[1].values, range(12)]
new_index = pd.MultiIndex.from_product(levels, names=count.index.names)

# Reindex the count and fill empty values with zero (NaN by default)
count = count.reindex(new_index, fill_value=0)
print(count)

打印结果，我得到这样的结果（只显示 sally/s_A 的第一个条目）：

id     code  month
sally  s_A   0        4
             1        0
             2        0
             3        0
             4        0
             5        0
             6        0
             7        0
             8        0
             9        0
             10       0
             11       0

您要做的正是该category类型的默认行为。

将您的月份值转换为声明所有月份的类型类别（它有一个有点奇怪的接口来创建一个分类类型）

df.month= dd.month.astype(pd.api.types.CategoricalDtype(categories=range(12)))
df.month.value_counts()

会给你：

id     code  month
sally  s_A   0        4
             1        0
             2        0
             3        0
             4        0
             5        0
             6        0
             7        0
             8        0
             9        0
             10       0
             11       0

obs：你你的栏目拥有该类别的所有对象，它有一个更简单的界面：df.month.astype('category').