以下是一个使用Python的代码示例，演示如何按照总数的百分比分组：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'类别': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J'],
        '数值': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]}

df = pd.DataFrame(data)

# 计算总数
total = df['数值'].sum()

# 计算每个类别的百分比
df['百分比'] = df['数值'] / total * 100

# 根据百分比分组
grouped = df.groupby(pd.cut(df['百分比'], bins=[0, 20, 40, 60, 80, 100], include_lowest=True)).sum()

print(grouped)

这个示例代码中，我们首先创建了一个包含类别和数值的数据集。然后，我们使用sum()函数计算了数值的总和。接下来，我们计算了每个类别的百分比，通过将数值除以总数，并乘以100来得到百分比。最后，我们使用pd.cut()函数将百分比分成了5个组，并使用groupby()函数对这些组进行了求和操作。最后输出了分组后的结果。

输出结果将是按照总数的百分比分组后的数据集，其中每个组都包含了该组内数值的总和。