可以尝试修改这段代码，把每个分组中有0条数据的也显示出来吗

为了显示每个分组中有0条数据的情况，可以使用`reindex()`函数来对数据表进行重新索引。具体来说，我们可以先生成一个包含所有可能的组合的多级索引，然后使用这个索引对聚合结果进行重新索引。

下面是修改后的代码：

import pandas as pd

# 生成所有可能的组合
index = pd.MultiIndex.from_product([Order_df['Arrive_step'].unique(), Order_df['Pickup_Zone'].unique(), Order_df['Dropoff_Zone'].unique()], names=['Arrive_step', 'Pickup_Zone', 'Dropoff_Zone'])

# 对数据表进行分组和计数操作，并使用重新索引的方式显示每个分组的数量，包括数量为0的分组
Order_CNT = Order_df.groupby(['Arrive_step', 'Pickup_Zone', 'Dropoff_Zone'])['Order_id'].count().reindex(index, fill_value=0)

print(Order_CNT)

在这段代码中，我们首先通过`pd.MultiIndex.from_product()`函数生成了一个多级索引，其中包含了所有可能的组合。然后，我们对`Order_df`数据表按照`Arrive_step`、`Pickup_Zone`和`Dropoff_Zone`三列进行分组，并使用`['Order_id'].count()`统计每个分组中的数量。最后，我们使用`reindex()`函数对聚合结果进行重新索引，填充缺失值为0。

这样，我们就可以显示每个分组中有0条数据的情况了。