以下是一个示例解决方案，使用Python编写了一个函数来筛选满足最高值与第二高值比例的数据行：

import pandas as pd

def filter_rows_by_ratio(data, column):
    # 找到最高值和第二高值
    max_value = data[column].max()
    second_max_value = data.loc[data[column] < max_value, column].max()
    
    # 计算比例
    ratio = max_value / second_max_value
    
    # 筛选数据
    filtered_data = data[data[column] / data[column].shift(-1) == ratio]
    
    return filtered_data

# 示例数据表
data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 6, 12, 24, 48],
                     'B': [2, 4, 6, 12, 24, 48, 96],
                     'C': [3, 6, 9, 18, 36, 72, 144]})

# 按照'A'列的最高值与第二高值的比例筛选数据
filtered_data = filter_rows_by_ratio(data, 'A')
print(filtered_data)

这个示例代码中，首先定义了一个名为filter_rows_by_ratio的函数，它接收两个参数：data是一个数据表，column是要比较的列名。函数的主要步骤如下：

1. 找到最高值和第二高值：使用max()函数找到列中的最高值，然后使用loc函数在去除最高值后找到第二高值。
2. 计算比例：将最高值除以第二高值，得到比例。
3. 筛选数据：使用data[column].shift(-1)将列中的值向上移动一行，然后将其与当前列的值进行除法运算，并将结果与比例进行比较来筛选满足条件的数据行。
4. 返回筛选后的数据。

在示例中，我们使用了一个示例数据表data，其中包含了三列数据。然后调用filter_rows_by_ratio函数，传入数据表和要比较的列名'A'，并将结果打印出来。结果是满足最高值与第二高值比例条件的数据行。