要将一个数据框按行拆分成多个数据框，可以使用如下代码示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 
                   'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j']})

# 定义每个数据框的行数
NA = 3

# 计算需要拆分成的数据框个数
num_of_dfs = len(df) // NA + 1

# 拆分数据框
dfs = [df[i*NA:(i+1)*NA] for i in range(num_of_dfs)]

# 输出拆分后的数据框
for i, df_split in enumerate(dfs):
    print(f"数据框 {i+1}:\n{df_split}\n")

输出结果如下所示：

数据框 1:
   A  B
0  1  a
1  2  b
2  3  c

数据框 2:
   A  B
3  4  d
4  5  e
5  6  f

数据框 3:
   A  B
6  7  g
7  8  h
8  9  i

数据框 4:
     A  B
9   10  j

上述代码中，首先创建了一个示例数据框 df。然后定义了每个拆分后数据框的行数 NA。接下来，计算了需要拆分成的数据框个数 num_of_dfs。最后，使用列表推导式将数据框按照指定行数拆分成多个数据框，并将它们存储在列表 dfs 中。最后，遍历 dfs 列表，输出拆分后的每个数据框。