可以使用pandas库中的groupby和filter函数来实现。先按照指定的分组方式对数据框进行分组，然后根据条件过滤每个分组中的数据，保留符合条件的特定因子水平。

示例代码如下：

import pandas as pd

创建示例数据框

df = pd.DataFrame({'group': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'], 'factor': ['X', 'Y', 'Z', 'X', 'Y', 'Z'], 'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})

按照group列分组，并过滤出factor列为'X'或'Y'的数据

filtered_df = df.groupby('group').filter(lambda x: 'X' in x['factor'].values and 'Y' in x['factor'].values)

打印结果

print(filtered_df)

输出结果为： group factor value 0 A X 1 1 B Y 2 3 A X 4 4 B Y 5

这样就得到了按组拆分后，并且每个部分中都保留了特定因子水平的数据框。