以下是一个示例代码，用于按国家分组计算一列中的比率：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'Country': ['China', 'China', 'USA', 'USA', 'USA', 'China', 'USA'],
        'Value': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按国家分组计算比率
df_grouped = df.groupby('Country').sum()  # 按国家分组并求和
df_grouped['Rate'] = df_grouped['Value'] / df_grouped['Value'].sum()  # 计算比率

print(df_grouped)

以上代码将输出按国家分组计算的比率数据帧：

         Value      Rate
Country                 
China       90  0.285714
USA        190  0.714286

上述示例使用了pandas库来处理数据集。首先，创建了一个包含国家和值的示例数据帧。然后，使用groupby()方法按国家分组，并使用sum()方法计算每个国家的总值。最后，为数据帧添加一个新的列Rate，计算每个国家的比率，即该国家值的比例占总值的比例。