<p>你可以重新索引一下。你知道吗</p>
<pre><code>from itertools import product
# Get rid of that number in the index, not sure why you'd need it
df.index = df.index.droplevel(-1)
# Add continents to the index
df = df.set_index('continent', append=True)
# Determine product of indices
ids = list(product(df.index.get_level_values(0).unique(), df.index.get_level_values(1).unique()))
# Reindex and fill missing with 0
df = df.reindex(ids).fillna(0).reset_index(level=-1)
</code></pre>
<p><code>df</code>现在是：</p>
<pre><code> continent avg_count_country avg_age
Male Asia 55.0 5.0
Male Africa 65.0 10.0
Male Europe 75.0 8.0
Male America 0.0 0.0
Female Asia 50.0 7.0
Female Africa 60.0 12.0
Female Europe 70.0 0.0
Female America 0.0 0.0
Transgender Asia 30.0 6.0
Transgender Africa 40.0 11.0
Transgender Europe 0.0 0.0
Transgender America 80.0 10.0
</code></pre>
<p>如果你想要另一个数字索引，那么你可以：
<code>df.groupby(df.index).cumcount()</code>对每组中的值进行编号。你知道吗</p>
如何连接这三个数据框
回答此问题可获得 20 贡献值，回答如果被采纳可获得 50 分。
<p>我有三个数据框，分别是男性，女性，变性人</p>
<p>示例数据帧</p>
<pre><code>df_Male
continent avg_count_country avg_age
Asia 55 5
Africa 65 10
Europe 75 8
df_Female
continent avg_count_country avg_age
Asia 50 7
Africa 60 12
Europe 70 0
df_Transgender
continent avg_count_country avg_age
Asia 30 6
Africa 40 11
America 80 10
</code></pre>
<p>现在我像下面这样连接</p>
<pre><code>frames = [df_Male, df_Female, df_Transgender]
df = pd.concat(frames, keys=['Male', 'Female', 'Transgender'])
</code></pre>
<p>正如你所看到的<code>America</code>存在于<code>df_transgender</code>，同样明智的欧洲存在于<code>df_Male</code>和<code>df_Female</code></p>
<p>所以我必须把它浓缩成下面的样子，但不是手动的，因为有很多行</p>
<pre><code> continent avg_count_country avg_age
Male 0 Asia 55 5
1 Africa 65 10
2 Europe 75 8
3 America 0 0
Female 0 Asia 50 7
1 Africa 60 12
2 Europe 70 0
3 America 0 0
Transgender 0 Asia 30 6
1 Africa 40 11
2 America 80 10
3 Europe 0 0
</code></pre>
<p>所以对于其他<code>continent</code>值<code>avg_count_country</code>和<code>avg_age</code>应该是0</p>
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