要按条件对另一列进行分组和计数，可以使用pandas库中的groupby()函数。

首先，导入pandas库：

import pandas as pd

然后，创建一个包含两列数据的DataFrame，作为示例数据：

data = pd.DataFrame({'Category': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A'],
                     'Value': [1, 2, 3, 4, 5]})

接下来，使用groupby()函数按照'Category'列进行分组，并使用count()函数对'Value'列进行计数：

grouped_data = data.groupby('Category')['Value'].count()

最后，打印分组计数的结果：

print(grouped_data)

完整的代码示例如下：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'Category': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A'],
                     'Value': [1, 2, 3, 4, 5]})

grouped_data = data.groupby('Category')['Value'].count()

print(grouped_data)

运行代码后，会输出每个分类的计数结果：

Category
A    3
B    2
Name: Value, dtype: int64

这表示分类'A'有3个值，分类'B'有2个值。