可以使用pandas库中的groupby()函数实现按条件分组并计数的操作。首先，使用DataFrame筛选出符合条件的数据，然后使用groupby()函数按照指定的列进行分组，并使用count()函数计算每组中的元素个数。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 构造包含条件数据的DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Beth', 'Charlie', 'Dick', 'Emma', 'Fred'],
    'gender': ['F', 'F', 'M', 'M', 'F', 'M'],
    'age': [25, 30, 20, 35, 27, 29],
    'salary': [5000, 6000, 4000, 8000, 5500, 7000]
})

# 按性别分组并计数
result = df[df['age'] > 25].groupby('gender').count()

# 打印结果
print(result)

输出结果为：

        name  age  salary
gender                  
F          2    2       2
M          2    2       2

以上代码中，我们先利用DataFrame筛选出年龄大于25岁的数据，然后使用groupby()函数按性别进行分组，最后使用count()函数计算每组中的元素个数。最终得到的结果是一个以性别分组的计数DataFrame。