嘗試按熊貓中的各大洲對國家/地區的小字典進行分組。結果應該是一個以大洲為索引的索引，以及第一列中的國家/地區數量。 ContinentDict  = {'China':'Asia','United States':'North America',     'Japan':'Asia',    'United Kingdom':'Europe',     'Russian Federation':'Europe',     'Canada':'North America',     'Germany':'Europe',      'India':'Asia','France':'Europe',     'South Korea':'Asia',     'Italy':'Europe',      'Spain':'Europe',                    'Iran':'Asia',     'Australia':'Australia',    'Brazil':'South America'}輸出應該是這樣的Index Country    Column1Asia               5United States      2Europe             6...不必按任何順序排序到目前為止的代碼countries_df = pd.DataFrame.from_dict(ContinentDict,orient='index')    #columns=['size', 'sum', 'mean', 'std']    #countries_df = countries_df.rename(columns={0:"sampCol"})    #countries_df[columns[0]]=np.nan    #countries_df[columns[1]]=np.nan    #countries_df[columns[2]]=np.nan    #countries_df[columns[3]]=np.nan    #countries_df=countries_df.set_index('A').groupby(0)    countries_df=countries_df.rename(index={" ":"Countries"})        #countries_df=countries_df.groupby('sampCol')    #countries_df = countries_df.sum()       #countries_df['size']=countries_df.groupby(['sampCol']).sum()        return countries_df