以下是一个示例代码，演示如何按照一列的值分组，并计算每组中列B的总和除以列A的总和的结果。

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'A': [1, 1, 2, 2, 3, 3],
        'B': [10, 20, 30, 40, 50, 60]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照列A的值分组，并计算列B的总和和列A的总和
grouped = df.groupby('A').agg({'B': 'sum', 'A': 'sum'})

# 计算列B的总和除以列A的总和的结果
grouped['Result'] = grouped['B'] / grouped['A']

print(grouped)

运行上述代码会输出以下结果：

    B  A     Result
A                 
1  30  2  15.000000
2  70  4  17.500000
3  110  6  18.333333

在这个示例中，我们使用了pandas库来处理数据。首先，我们创建一个包含'A'和'B'列的数据框。然后，通过groupby()方法按照'A'列的值进行分组。接下来，使用agg()方法计算每个组中'B'列的总和和'A'列的总和。最后，我们创建一个新的'Result'列，并计算列'B'的总和除以列'A'的总和的结果。

请注意，这只是一个示例，具体的解决方法可能因数据格式和问题的复杂性而有所不同。