要按分类变量将散点图数据拆分，你可以使用Python的matplotlib库来绘制散点图，并使用pandas库来对数据进行操作和分类。

以下是一个示例代码，展示了如何按分类变量将散点图数据拆分：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建示例数据
data = {'Category': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'],
        'X': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
        'Y': [2, 4, 6, 8, 10, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按分类变量拆分数据
grouped = df.groupby('Category')

# 绘制散点图
fig, ax = plt.subplots()

for key, group in grouped:
    group.plot(ax=ax, kind='scatter', x='X', y='Y', label=key)

plt.show()

在上述示例中，我们首先创建了一个包含分类变量（"Category"）和两个数值变量（"X"和"Y"）的DataFrame。然后，我们使用groupby函数将数据按分类变量进行分组。接下来，我们使用循环遍历每个分组，并使用plot函数绘制散点图，其中kind参数设置为'scatter'表示绘制散点图。最后，我们调用plt.show()来显示图形。

你可以根据自己的数据和需求修改示例代码，以适应你的情况。希望对你有所帮助！