在Python中，可以使用pandas库来进行数据分组和包含零值的处理。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    '产品': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'],
    '时间': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-01', '2021-01-03'],
    '销售额': [100, 200, 0, 150, 0, 250, 300, 0]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 按产品和时间进行分组，并包括零值
grouped_df = df.groupby(['产品', '时间']).sum().unstack().fillna(0)

print(grouped_df)

输出结果如下：

     销售额                    
时间 2021-01-01 2021-01-02 2021-01-03
产品                                
A        100.0      200.0        0.0
B        150.0        0.0      250.0
C        300.0        0.0        0.0

这段代码首先使用pd.DataFrame()函数创建了一个包含产品、时间和销售额的示例数据。然后使用groupby()方法按照产品和时间进行分组，并使用sum()函数计算每个组的销售额总和。接着使用unstack()方法将时间作为列的索引，产品作为行的索引，形成一个包含零值的数据表。最后使用fillna(0)方法将缺失的值填充为零。