要按索引条件拆分DataFrame并将其拆分为条形图，可以使用以下代码示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建示例DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Mike', 'Sarah', 'Emily'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)
print("原始DataFrame：")
print(df)

# 按索引条件拆分DataFrame
condition = df['Age'] > 30  # 设置拆分条件（年龄大于30）
df1 = df[condition]
df2 = df[~condition]
print("\n拆分后的DataFrame 1：")
print(df1)
print("\n拆分后的DataFrame 2：")
print(df2)

# 绘制条形图
plt.bar(df1['Name'], df1['Age'], label='Age > 30')
plt.bar(df2['Name'], df2['Age'], label='Age <= 30')
plt.xlabel('Name')
plt.ylabel('Age')
plt.title('Age Distribution')
plt.legend()
plt.show()

此代码示例首先创建了一个示例DataFrame，并打印出原始DataFrame。然后，根据特定的索引条件（年龄大于30）将DataFrame拆分为两个DataFrame（df1和df2），并打印出拆分后的DataFrame。最后，使用matplotlib库绘制了一个条形图，分别显示了年龄大于30和小于等于30的人员分布。