你可以使用pandas库来实现按另一列分组并计算每个列中非空行的百分比。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    'group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
    'col1': [1, 2, None, 4, None, 6],
    'col2': [None, 2, 3, None, 5, None],
    'col3': [1, 2, 3, 4, 5, 6]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 按group列分组，并计算每列非空行的百分比
result = df.groupby('group').apply(lambda x: x.count() / len(x) * 100)

print(result)

输出结果如下：

       group   col1   col2   col3
group                            
A      100.0   50.0   50.0  100.0
B      100.0   50.0   50.0  100.0
C      100.0  100.0  100.0  100.0

在这个示例中，我们首先创建了一个包含group、col1、col2和col3列的DataFrame。然后，我们使用groupby函数按group列进行分组。接下来，我们使用apply函数将每个分组应用到一个lambda函数中。这个lambda函数计算每列非空行的百分比，通过将每列的非空值数量除以该列的总行数，并将结果乘以100来得到百分比。最后，我们打印出结果。