¿Cómo hacer un recuento condicional después de groupby en un marco de datos de Pandas?

Solución:

Creo que primero necesitas agregar la condición:

#if need also category c with no values of 'one'
df11=df.groupby('key1')['key2'].apply(lambda x: (x=='one').sum()).reset_index(name="count")
print (df11)
  key1  count
0    a      2
1    b      1
2    c      0

O usar categorical con key1, luego el valor faltante se agrega por size:

df['key1'] = df['key1'].astype('category')
df1 = df[df['key2'] == 'one'].groupby(['key1']).size().reset_index(name="count") 
print (df1)
  key1  count
0    a      2
1    b      1
2    c      0

---

Si necesita todas las combinaciones:

df2 = df.groupby(['key1', 'key2']).size().reset_index(name="count") 
print (df2)
  key1 key2  count
0    a  one      2
1    a  two      1
2    b  one      1
3    b  two      1
4    c  two      1

df3 = df.groupby(['key1', 'key2']).size().unstack(fill_value=0)
print (df3)
key2  one  two
key1          
a       2    1
b       1    1
c       0    1

Puede contar la aparición de ‘uno’ para el marco de datos groupby, en la columna ‘key2’ así:
df.groupby('key1')['key2'].apply(lambda x: x[x == 'one'].count())

producir

key1
a    2
b    1
c    0
Name: key2, dtype: int64

Opción 1

df.set_index('key1').key2.eq('one').sum(level=0).astype(int).reset_index()

  key1  key2
0    a     2
1    b     1
2    c     0

---

opcion 2

df.key2.eq('one').groupby(df.key1).sum().astype(int).reset_index()

  key1  key2
0    a     2
1    b     1
2    c     0

---

Opcion 3

f, u = df.key1.factorize()
pd.DataFrame(dict(key1=u, key2=np.bincount(f, df.key2.eq('one')).astype(int)))

  key1  key2
0    a     2
1    b     1
2    c     0

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Opción 4

pd.crosstab(df.key1, df.key2.eq('one'))[True].rename('key2').reset_index()

  key1  key2
0    a     2
1    b     1
2    c     0

---

Opcion 5

pd.get_dummies(df.key1).mul(
   df.key2.eq('one'), 0
).sum().rename_axis('key1').reset_index(name="key2")

  key1  key2
0    a     2
1    b     1
2    c     0

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