按列名不排序的默认拆分是指将一个数据集按照列名进行拆分，但不要求对列名进行排序。下面是一个解决方法的代码示例：

import pandas as pd

def split_dataframe_by_column(dataframe, column_name):
    # 获取列名的所有唯一值
    unique_values = dataframe[column_name].unique()

    # 创建一个字典用于存储拆分后的数据集
    split_dataframes = {}

    # 根据每个唯一值进行拆分
    for value in unique_values:
        split_dataframes[value] = dataframe[dataframe[column_name] == value]

    return split_dataframes

# 创建一个示例数据集
data = {
    'Name': ['Tom', 'Jerry', 'Spike', 'Tom', 'Spike', 'Jerry'],
    'Age': [25, 30, 35, 25, 35, 30],
    'Gender': ['Male', 'Male', 'Male', 'Male', 'Female', 'Female']
}

df = pd.DataFrame(data)

# 按照列名 'Name' 进行拆分
split_dataframes = split_dataframe_by_column(df, 'Name')

# 打印拆分后的数据集
for name, split_df in split_dataframes.items():
    print(f"Dataframe for {name}:")
    print(split_df)
    print("--------------------")

上述代码中，我们定义了一个名为 split_dataframe_by_column 的函数，它接受一个 DataFrame 和一个列名作为参数。函数首先获取该列的所有唯一值。然后，创建一个空字典 split_dataframes，用于存储拆分后的数据集。接下来，使用 for 循环遍历每个唯一值，根据该值筛选出对应的数据子集，并将其添加到字典中对应的键值对中。最后，返回拆分后的数据集字典。

在示例中，我们使用了一个包含姓名、年龄和性别的数据集，并按照姓名进行拆分。最终，打印出了拆分后的数据集。

注意：由于我们不要求对列名进行排序，因此拆分后的数据集顺序可能与原始数据集中出现的顺序不同。