Python pandas.crosstab中缺少数据

我正在和熊猫做一些交叉表：

a = np.array(['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'foo', 'foo'], dtype=object)
b = np.array(['one', 'one', 'two', 'one', 'two', 'two', 'two'], dtype=object)
c = np.array(['dull', 'dull', 'dull', 'dull', 'dull', 'shiny', 'shiny'], dtype=object)

pd.crosstab(a, [b, c], rownames=['a'], colnames=['b', 'c'])

b     one   two       
c    dull  dull  shiny
a                     
bar     1     1      0
foo     2     1      2

但我真正想要的是：

b     one        two       
c    dull  shiny dull  shiny
a                     
bar     1     0    1      0
foo     2     0    1      2

我通过添加新列并将级别设置为新的多重索引找到了解决方法，但这似乎很难

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有没有办法将多索引传递给交叉表函数以预定义输出列？

我认为没有办法做到这一点，源代码中的

交叉表
调用
pivot\u table
，它似乎也不提供这一点。我把它作为一个问题提了出来

黑客解决方法（可能与您已经使用的方法相同，也可能不同……）：

如果
product
速度太慢，下面是它的一部分。
交叉表函数有一个名为dropna的参数，默认情况下该参数设置为True。此参数定义是否应显示空列（例如一个闪亮的列）

我试着这样调用函数：

pd.crosstab(a, [b, c], rownames=['a'], colnames=['b', 'c'], dropna = False)

这就是我得到的：

b     one          two       
c    dull  shiny  dull  shiny
a                            
bar     1      0     1      0
foo     2      0     1      2

希望这仍然有帮助。
我将此示例包括在中，因为我认为有一个问题是，文档中描述了一些错误。我基本上也是这样做的。我想我的问题是在熊猫身上使用的方法。交叉表函数执行预期的操作。所以下一个问题是：如何按多索引对数据进行分组？我的意思是，不仅要将键传递给groupby，还要将键和值传递给groupby。@norecces just uses pivot_表。（你应该作为一个单独的问题提问，我认为你可以将映射和列结合起来。）“似乎很难”是一个非常轻描淡写的说法：）
b     one          two       
c    dull  shiny  dull  shiny
a                            
bar     1      0     1      0
foo     2      0     1      2