按类别绘制变量是指将具有相似特征或属性的变量按照类别进行绘制，以便更好地了解它们之间的关系和差异。下面是一个解决方法，包含了代码示例。

步骤1：导入所需的库

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

步骤2：创建数据集

data = pd.DataFrame({'Category': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'],
                     'Variable1': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
                     'Variable2': [2, 4, 6, 8, 10, 12]})

步骤3：按类别分组并绘制变量

# 按类别分组
grouped_data = data.groupby('Category')

# 创建绘图对象
fig, ax = plt.subplots()

# 遍历每个类别
for category, group in grouped_data:
    # 绘制变量1
    ax.plot(group['Variable1'], label=category)

# 添加图例
ax.legend()

# 显示图形
plt.show()

在上述示例中，我们首先导入了需要的库，然后创建了一个包含类别和变量的DataFrame。接下来，我们将数据按照类别进行分组，并使用循环遍历每个类别，绘制变量1的折线图。最后，我们添加了图例并显示图形。

你可以根据自己的数据和需求进行修改和调整，例如绘制其他变量、使用不同的绘图类型等。