可以使用pandas库来按维度分组并累计列百分比选择。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {
    'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
    'Value': [10, 20, 30, 40, 50, 60]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 按 Group 分组并计算每个分组的累计百分比
df['Cumulative_Percentage'] = df.groupby('Group')['Value'].cumsum() / df.groupby('Group')['Value'].transform('sum') * 100

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

  Group  Value  Cumulative_Percentage
0     A     10                   33.3
1     A     20                  100.0
2     B     30                   42.9
3     B     40                  100.0
4     C     50                   45.5
5     C     60                  100.0

在这个示例中，我们使用groupby函数按Group列进行分组，并使用cumsum函数计算每个分组的累计和。然后，通过transform函数计算每个分组的总和，并将累计和除以总和，得到每个分组的累计百分比。最后，将结果存储在新的Cumulative_Percentage列中。