在Pandas中，可以使用groupby方法按条件进行分组，并使用agg方法进行求和和计数操作。然后，使用concat方法将结果拼接在一起。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Category': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}

df = pd.DataFrame(data)

# 按Category分组，并计算每组的和与计数
grouped = df.groupby('Category').agg({'Value': ['sum', 'count']})

# 重置索引，并重命名列名
grouped.columns = ['Sum', 'Count']
grouped = grouped.reset_index()

# 输出结果
print(grouped)

输出结果为：

  Category  Sum  Count
0        A    9      3
1        B   12      3

在这个例子中，我们按Category列进行分组，并使用agg方法计算每个分组的和和计数。然后，我们重置索引并重命名列名，最后将结果打印出来。