在Python中，可以使用pandas库来按数据框中的唯一值拆分数据框。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one', 'one', 'two', 'two'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按列'A'的唯一值拆分数据框
dfs = [group for _, group in df.groupby('A')]

# 打印拆分后的数据框
for i, df_split in enumerate(dfs):
    print(f"Split {i+1}:")
    print(df_split)
    print()

输出结果如下：

Split 1:
     A    B  C
0  foo  one  1
2  foo  two  3
4  foo  one  5
6  foo  two  7
7  foo  two  8

Split 2:
     A    B  C
1  bar  one  2
3  bar  two  4
5  bar  one  6

此代码示例中，首先创建了一个示例数据框df。然后使用df.groupby('A')对数据框按列'A'的唯一值进行分组。最后，使用列表推导式将分组后的数据框存储在dfs列表中。最后，可以遍历dfs列表并打印每个拆分后的数据框。