groupby列のパーセンテージを計算し、降順で並べ替えるにはどうすればよいですか？

質問：groupby列のパーセンテージを計算し、降順で並べ替えるにはどうすればよいですか？

必要な出力：

country            count     percentage
United States      2555        45%
India               923        12%
United Kingdom      397        4%
Japan               226        3%
South Korea         183        2% 

私はいくつかの調査を行い、Pandasのドキュメントを調べ、Stackoverflowで運が悪かった他の質問を調べました。

私は以下を試しました：

＃1試してみてください：

Df2 = df.groupby('country')['show_id'].count().nlargest()
df3 = df2.groupby(level=0).apply(lambda x: x/x.sum() * 100)

出力：

director
A. L. Vijay            100.0
A. Raajdheep           100.0
A. Salaam              100.0
A.R. Murugadoss        100.0
Aadish Keluskar        100.0
...
Çagan Irmak            100.0
Ísold Uggadóttir       100.0
Óskar Thór Axelsson    100.0
Ömer Faruk Sorak       100.0
Şenol Sönmez           100.0

Name: show_id, Length: 4049, dtype: float64

＃2試してみてください：

df2 = df.groupby('country')['show_id'].count()
df2['percentage'] = df2['show_id']/6000

出力：

KeyError: 'show_id'

データセットのサンプル：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'show_id':['81145628','80117401','70234439'],
'type':['Movie','Movie','TV Show'],
'title':['Norm of the North: King Sized Adventure',
'Jandino: Whatever it Takes',
'Transformers Prime'],
'director':['Richard Finn, Tim Maltby',NaN,NaN],
'cast':['Alan Marriott, Andrew Toth, Brian Dobson',
'Jandino Asporaat','Peter Cullen, Sumalee Montano, Frank Welker'], 
'country':['United States, India, South Korea, China',
'United Kingdom','United States'], 
'date_added':['September 9, 2019',
'September 9, 2016',
'September 8, 2018'],
'release_year':['2019','2016','2013'],
'rating':['TV-PG','TV-MA','TV-Y7-FV'],
'duration':['90 min','94 min','1 Season'],
'listed_in':['Children & Family Movies, Comedies',
'Stand-Up Comedy','Kids TV'],
'description':['Before planning an awesome wedding for his',
'Jandino Asporaat riffs on the challenges of ra',
'With the help of three human allies, the Autob']})