回答編集履歴
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## 追記
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単にグループごとの割合を見たいのであれば以下
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df2 = df.groupby("A").sum()["B"] / df["B"].sum()
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print(df2)
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# A
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# 11-Feb-2020 00:00 0.748942
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# 12-Feb-2020 00:00 0.046544
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# 13-Feb-2020 00:00 0.204513
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# Name: B, dtype: float64
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以下のようになると思います。
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1. 列を指定してグルーピング df.groupby("A")
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2. transform("sum") でグループごとに合計を計算し、元の DataFrame に合わせる
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3. B 列をグループごとの合計で割ることでグループごとの割合を算出
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4. %表記にしたければ、float を文字列にフォーマット
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import pandas as pd
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import numpy as np
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df = pd.read_csv("sample.csv")
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# グループごとに割合を計算
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df["Share"] = df["B"] / df.groupby("A").transform("sum")["B"]
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# % 表記に変更
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df["Share"] = df["Share"].map(lambda x: '{:.2%}'.format(x))
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print(df)
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# A B C Share
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# 0 11-Feb-2020 00:00 100 10 18.83%
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# 1 12-Feb-2020 00:00 12 22 36.36%
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# 2 13-Feb-2020 00:00 45 10 31.03%
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# 3 11-Feb-2020 00:00 431 33 81.17%
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# 4 12-Feb-2020 00:00 21 12 63.64%
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# 5 13-Feb-2020 00:00 100 10 68.97%
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「Bの行の値/B列の合計値でShareの列を追加」は質問のコードで問題ないと思います。
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実際、計算したあとに `df["Share"].sum()` を計算すると、合計はほぼ1になります。
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実際は、浮動小数点演算なので、厳密に1にはならず、`0.999999999999` のような値になります。
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import pandas as pd
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# この質問からテーブルをとってくる
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df = pd.read_html("https://teratail.com/questions/242055", skiprows=1)[0]
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間違いがあったので編集中
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df["Share"] = df["B"] / df["B"].sum()
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print(df["Share"].sum()) # 0.9999999999999999
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# % 表記に変更
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df["Share"] = df["Share"].map(lambda x: '{:.2%}'.format(x))
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print(df)
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# A B C Share
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# 3 11-Feb-2020 00:00 100 10 16.67%
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# 5 13-Feb-2020 00:00 100 10 16.67%
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# この質問からテーブルをとってくる
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df = pd.read_html("https://teratail.com/questions/242055", skiprows=1)[0]
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# 本題のコード
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df["Share"] = df["B"] / df["B"].sum()
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