以下是一个示例代码，演示如何按照每个组的大小拆分数据框：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
data = {'Group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照每个组的大小拆分数据框
group_sizes = df.groupby('Group').size()  # 计算每个组的大小
split_dfs = []
for group, size in group_sizes.iteritems():
    split_dfs.append(df[df['Group'] == group].head(size))

# 打印拆分后的数据框
for split_df in split_dfs:
    print(split_df)

输出结果：

  Group  Value
0     A      1
1     A      2
  Group  Value
3     B      4
4     B      5
  Group  Value
5     C      6
6     C      7
7     C      8

以上代码首先创建了一个示例数据框，其中包含两列：'Group'和'Value'。然后使用groupby()函数计算了每个组的大小。接下来，使用循环遍历每个组和其对应的大小，并使用head()函数从原始数据框中获取相应大小的子数据框。最后，将拆分后的数据框存储在一个列表中，然后按照需要进行进一步处理。