Как агрегировать категориальные переменные с помощью Pandas?

Рассмотрим следующую таблицу.

+--------+-----------+-------------+
| group  | numerical | categorical |
+--------+-----------+-------------+
| group1 |        23 | cat1        |
| group1 |        31 | cat1        |
| group1 |        10 | cat2        |
| group2 |        23 | cat1        |
| group2 |        51 | cat2        |
| group2 |        03 | cat2        |
+--------+-----------+-------------+

Я хочу сгруппировать по столбцу group и получить следующую выходную таблицу, которая дает count каждой категории в столбце categorical в виде отдельных столбцов.

+--------+---------------+-----------------------+-----------------------+
| group  | numerical_sum | categorical_cat1_size | categorical_cat2_size |
+--------+---------------+-----------------------+-----------------------+
| group1 |            64 |                     2 |                     1 |
| group2 |            77 |                     1 |                     2 |
+--------+---------------+-----------------------+-----------------------+

Для числового столбца мы можем агрегировать и sum, но как мы можем получить количество значений каждой категории в столбце categorical в виде отдельного столбца?

Обратите внимание, что использование pd.value_counts не помогает, так как дает следующий результат.

pd.groupby(by='group').agg({
    'numerical': 'sum',
    'categorical': pd.value_counts
})


+--------+---------------+-------------+
| group  | numerical_sum | categorical |
+--------+---------------+-------------+
| group1 |            64 | [2,1]       |
| group2 |            67 | [1,2]       |
+--------+---------------+-------------+