假设有一个包含id、时间和值的数据集，我们可以按照id进行分组，然后按照时间进行排序，最后计算每个组中最后一个值除以第一个值的结果。

以下是使用Python的pandas库实现上述操作的代码示例：

import pandas as pd

# 创建示例数据集
data = {
    'ID': [1, 1, 2, 2, 3, 3],
    '时间': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-01', '2021-01-02'],
    '值': [10, 20, 30, 40, 50, 60]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 按ID分组并按时间排序
df_sorted = df.sort_values(['ID', '时间'])

# 计算最后一个值除以第一个值
result = df_sorted.groupby('ID')['值'].last() / df_sorted.groupby('ID')['值'].first()

print(result)

输出结果为：

ID
1    2.0
2    1.333333
3    1.2
dtype: float64

这里我们使用pandas的sort_values函数对数据集按照ID和时间进行排序。然后，使用groupby函数按ID进行分组，并使用last和first函数获取每个组的最后一个值和第一个值。最后，将最后一个值除以第一个值得到结果。