python将所有指标根据省份和年龄段的多重条件筛选拆分为若干个数据集，并计算拆分后的若干个数据集中的所有指标数据均值的代码

假设数据集的名称为`data`，包含以下字段：`province`（省份）、`age_group`（年龄段）、`indicator_1`（指标1）、`indicator_2`（指标2）等。

可以使用 Pandas 库进行数据的拆分和计算。代码如下：

import pandas as pd

# 按省份和年龄段拆分为多个数据集
dfs = []
for province in data['province'].unique():
    for age_group in data['age_group'].unique():
        df = data[(data['province'] == province) & (data['age_group'] == age_group)]
        dfs.append(df)

# 计算每个数据集中的所有指标均值
means = []
for df in dfs:
    mean = df.mean()
    means.append(mean)

# 将均值合并为一个数据集
result = pd.concat(means, axis=1).T

拆分后的数据集保存在`dfs`列表中，每个数据集都是一个 Pandas DataFrame 对象。然后，遍历`dfs`列表，计算每个数据集中的所有指标均值，并将均值存储在`means`列表中。最后，使用`pd.concat()`函数将所有均值合并为一个数据集，并将其转置以便于查看。结果保存在`result`变量中。