您可以在之后重新索引结果，
value_counts并用0填充缺失的值。
df.loc[df.CAR == 'BMW', 'DATE'].value_counts().reindex( df.DATE.unique(), fill_value=0)
输出：
2012/01/01 22012/01/02 12012/01/03 02012/09/01 12012/09/02 0Name: DATE, dtype: int64
取而代之的是，
value_counts您还可以考虑检查相等性和总和，并按日期分组，其中包括所有日期。
df['CAR'].eq('BMW').astype(int).groupby(df['DATE']).sum()输出：
DATE2012/01/01 22012/01/02 12012/01/03 02012/09/01 12012/09/02 0Name: CAR, dtype: int32
