下面是一个示例解决方法，用于按 id 分组计算比率：

import pandas as pd

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

# 按 id 分组并计算比率
result = df.groupby('id').apply(lambda x: x['value'] / x['value'].sum())

print(result)

输出结果：

id    
1   0    0.333333
    1    0.666667
2   2    0.428571
    3    0.571429
3   4    0.454545
    5    0.545455
dtype: float64

这里使用了 Pandas 库来处理数据和进行分组计算。首先，我们创建了一个示例数据集 df，其中包含了 id 和对应的值。然后，使用 groupby 方法按 id 进行分组。接下来，使用 apply 方法将每个分组的值除以该分组的值的总和，以计算比率。最后，打印结果。

注意，这只是一个示例解决方法，具体的实现可能因数据的结构和需求而有所不同。