要按分组后的列的百分比进行计算，可以使用Pandas库中的groupby()和transform()函数来实现。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按Group列进行分组，并计算每个分组的总和
grouped = df.groupby('Group')['Value'].transform('sum')

# 计算每个值相对于其分组总和的百分比
df['Percentage'] = df['Value'] / grouped * 100

# 打印结果
print(df)

运行上述代码，将得到如下输出：

  Group  Value  Percentage
0     A      1   33.333333
1     A      2   66.666667
2     B      3   25.000000
3     B      4   33.333333
4     B      5   41.666667
5     C      6   46.153846
6     C      7   53.846154

在这个示例中，我们首先使用groupby()函数按Group列对数据进行分组，并使用transform()函数计算每个分组的总和。然后，我们通过将每个值除以其分组总和，并乘以100，计算每个值相对于其分组总和的百分比。最后，我们将计算结果存储在新的列Percentage中。