python-pandasのクロス集計で、特定の要素を持つデータがない場合にも出力したい

Question

python3.9でpandasでクロス集計がしたく、
pandas.crosstab(DataFrame['age'],DataFrame['sex'])　で次の通り出力したいのですが

age	M	F
0-9	3	4
10-19	2	2
20-29	0	0
30-39	4	8

実際にはデータに年齢20-29歳が存在しない場合出力することができません。

age	M	F
0-9	3	4
10-19	2	2
30-39	4	8

crosstabにこだわっているわけではありません。
0代から60歳以上で固定した出力フォーマットで集計したいのですが
データがない場合にも出力する方法はないでしょうか。
numpy.nanでダミーデータを追加した場合でもうまくいきませんでした。

---

2022/03/25追記
ご指摘あったとおり具体的なコードもなくデータがカテゴリーか数かも不明で質問が不明瞭で申し訳ないことです。
さしあたりmelianさんが想定してくれた内容とコードで解決できました。(groupby,cut,binなどの使用）

また、後学のため教えていただきたいのですが
crosstab() で dropna=False については下記のコードではageの'10-19'が表示できませんでした。どこがまちがっているでしょうか。

import pandas as pd
import numpy as np

df=pd.DataFrame({'age':['0-9','20-29','0-9','30-39'],'sex':[1,2,2,1]})
df_dummy=pd.DataFrame({'age':['0-9','10-19','20-29','30-39'],'sex':[np.nan for i in range(4)]})
df2=df.append(df_dummy)
b=pd.crosstab(df2['age'],df2['sex'],dropna=False)
print(b)

Comments

[bsdfan]

ageがCategoricalになっているなら、crosstab() で dropna=False をつけることで、できないでしょうか？
元データや、現状のコードを載せたほうが、回答が得られやすいと思います。

Answer 1

crosstab() で dropna=False については下記のコードではageの'10-19'が表示できませんでした。どこがまちがっているでしょうか。

df['age'] を pd.core.dtypes.dtypes.CategoricalDtype 型にキャストする必要があります。

import pandas as pd
import numpy as np

df=pd.DataFrame({'age':['0-9','20-29','0-9','30-39'],'sex':[1,2,2,1]})
category = pd.api.types.CategoricalDtype(['0-9','10-19','20-29','30-39'])
b=pd.crosstab(df['age'].astype(category),df['sex'],dropna=False)
print(b)

#
sex    1  2
age        
0-9    1  1
10-19  0  0
20-29  0  1
30-39  1  0

Comments

[ohisam-python]

順序付きカテゴリーでラベルのような定義をすればよかったんですね。
実際に回答の通りになることが確認できました。
これでgroupbyでもcrosstabでも対応できました。
両回答してくださったmelian様、質問の仕方自体を指摘していただいたbsdfan様、ありがとうございました。