使用Python代码，写出如何由历史人口数据（按年龄和年份分组）得到历史死亡率数据（按年龄和年份分组）

以下是一个使用Python计算历史死亡率数据的简单示例代码：

import pandas as pd

# 读取人口数据
pop_data = pd.read_csv('population.csv')

# 计算人口暴露量
pop_exposure = pop_data.iloc[:, 1:].mul(1, axis=0)

# 读取死亡人口数据
death_data = pd.read_csv('death.csv')

# 计算死亡率
death_rate = death_data.iloc[:, 1:].div(pop_exposure, axis=0)

# 保存结果
death_rate.to_csv('death_rate.csv', index=False)

代码解析：

1. 首先，我们导入所需的Python库，包括pandas。

2. 然后，我们读取历史人口数据文件，这里假设数据文件名为population.csv，数据文件应包含按年龄和年份分组的人口数据。

3. 接下来，我们计算人口暴露量，即将人口数据乘以一个时间段的长度（这里假设时间段为一年）来计算。这里使用了pandas库中的mul函数，将人口数据乘以1来计算人口暴露量。

4. 然后，我们读取历史死亡人口数据文件，这里假设数据文件名为death.csv，数据文件应包含按年龄和年份分组的死亡人口数据。

5. 接下来，我们计算死亡率，即将死亡人口数据除以人口暴露量来计算。这里使用了pandas库中的div函数，将死亡人口数据除以人口暴露量来计算死亡率。

6. 最后，我们将计算出的死亡率数据保存到文件中，这里假设保存文件名为death_rate.csv，使用了pandas库中的to_csv函数实现。

总之，以上代码展示了一个简单的计算历史死亡率数据的Python实现过程，具体的实现细节和参数设置可以根据实际情况进行调整。