在PySpark中，你可以使用filter()方法来按照条件拆分数据框架。以下是一个示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建示例数据框架
data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35), ("Dave", 40)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])

# 按照条件拆分数据框架
df1 = df.filter(df.Age < 30)  # 拆分出年龄小于30的数据
df2 = df.filter(df.Age >= 30)  # 拆分出年龄大于等于30的数据

# 打印拆分后的数据框架
df1.show()
df2.show()

运行以上代码将输出：

+-----+---+
| Name|Age|
+-----+---+
|Alice| 25|
+-----+---+

+-------+---+
|   Name|Age|
+-------+---+
|    Bob| 30|
|Charlie| 35|
|   Dave| 40|
+-------+---+

这样就可以按照条件在PySpark中拆分数据框架了。你可以根据自己的条件来修改filter()方法的参数。