您可以使用正则表达式从区域中extract大陆名称。

ct.groupby(
    ct.index.str.extract(r'(Europe|America)', expand=False).rename('Continent'),
    sort=False,
    ).sum()

Answer     no  yes
Continent         
Europe      1    2
America     2    2

您可以创建一个函数来从某个地区获取大陆名称，并使用生成的系列作为数据的索引。它看起来像这样：

def get_continent(region):
    if 'America' in region:
        return 'America'
    if 'Europe' in region:
        return 'Europe'

    return 'Unknown Continent'

continent = df['Region'].apply(get_continent)
ct = pd.crosstab(index=continent, columns=df['Answer'], rownames=['Continent'])

您可以在交叉表之前.map()。我想如果你有像“中国”这样的地区，这将更加灵活，在这种情况下，你可以将它Map到“亚洲”，而不必创建一个特殊的字符串匹配规则。

region_to_continent = {
    'Europe East': 'Europe',
    'Europe West': 'Europe',
    'North America': 'America',
    'South America': 'America',
}
pd.crosstab(
    index=df['Region'].map(region_to_continent).rename('Continent'),
    columns=df['Answer'],
)

Answer     no  yes
Continent         
America     2    2
Europe      1    2

我尝试使用goupby和pivot表，但由于重复而无法工作。你可以试试这个代码：首先提取Region列的公共部分，然后构建交叉表

import pandas 
df['Continent'] = df['Region'].str.extract('(\w+)', expand=False)
result = pandas.crosstab(index=df['Continent'], columns=df['Answer'])
print(result)