以下是一个Python的示例代码，展示如何按列中的值将数据表拆分为多个数据表：

import pandas as pd

# 创建示例数据表
data = {'Name': ['John', 'Alice', 'Bob', 'Alice', 'John', 'Bob'],
        'Age': [25, 28, 30, 28, 25, 30],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Paris', 'New York', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)

# 按列中的值拆分数据表
split_dfs = {}
for value in df['Name'].unique():
    split_dfs[value] = df[df['Name'] == value]

# 输出拆分后的数据表
for key, value in split_dfs.items():
    print(f"Data table for {key}:")
    print(value)
    print()

输出结果如下：

Data table for John:
   Name  Age      City
0  John   25  New York
4  John   25  New York

Data table for Alice:
    Name  Age   City
1  Alice   28  Paris
3  Alice   28  Paris

Data table for Bob:
  Name  Age    City
2  Bob   30  London
5  Bob   30  London

这个示例代码使用pandas库创建一个示例数据表，并使用df['Name'].unique()获取到Name列的唯一值。然后，使用一个字典split_dfs来存储拆分后的数据表，键是Name列的唯一值，值是对应的子数据表。最后，遍历字典并输出拆分后的数据表。