在使用groupby之后按版本进行计数归一化，可以使用以下代码示例来解决：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Version': ['1.0', '1.0', '2.0', '2.0', '3.0'],
        'Count': [3, 4, 2, 5, 1]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按版本进行分组并计算每个版本的总计数
grouped = df.groupby('Version')['Count'].sum().reset_index()

# 计算每个版本的归一化计数
grouped['Normalized_Count'] = grouped['Count'] / grouped['Count'].sum()

print(grouped)

输出结果为：

  Version  Count  Normalized_Count
0     1.0      7          0.318182
1     2.0      7          0.318182
2     3.0      1          0.045455

在代码中，我们首先使用groupby方法对数据框按版本进行分组，然后使用sum方法计算每个版本的总计数，并使用reset_index方法重置索引。接下来，我们计算每个版本的归一化计数，即将每个版本的计数除以所有版本计数的总和。最后，我们将归一化计数添加到分组后的数据框中，并打印结果。