要解决这个问题，你可以使用以下代码示例：

# 创建一个分组数据表
grouped_data = df.groupby('group')

# 创建一个空列表来存储不同维度数据表
dimension_tables = []

# 遍历分组数据表
for group_name, group_data in grouped_data:
    # 创建一个不同维度数据表
    dimension_table = group_data[['dimension1', 'dimension2', 'dimension3']].drop_duplicates()
    # 将不同维度数据表添加到列表中
    dimension_tables.append(dimension_table)

# 打印不同维度数据表列表
for dimension_table in dimension_tables:
    print(dimension_table)

在上面的代码中，首先我们通过groupby方法将原始数据表df按照"group"列进行分组。然后，我们创建一个空列表dimension_tables来存储不同维度数据表。

接下来，我们使用for循环遍历分组数据表。在每次循环中，我们使用[['dimension1', 'dimension2', 'dimension3']]选择需要的维度列，并使用drop_duplicates()方法去除重复行，从而创建一个不同维度数据表。然后，我们将该数据表添加到dimension_tables列表中。

最后，我们使用另一个for循环来打印不同维度数据表列表中的每个数据表。

请注意，上述代码中的df是指原始数据表，'group'是指分组列，'dimension1'、'dimension2'和'dimension3'是指需要选择的维度列。你需要根据实际情况进行调整。