Pandas按组进行分组排序，保留多个聚合结果。

我想在groupby返回的组内应用排序和限制，就像这个问题中那样。然而，我有多个聚合函数，我希望在结果中保留所有的聚合函数。

这是一个简单的例子：

products = ["A", "B", "C", "D"]
stores = ["foo", "bar", "baz"]
n = 30
product_list = [products[i] for i in np.random.randint(0, len(products), n)]
store_list = [stores[i] for i in np.random.randint(0, len(stores), n)]
rating_list = np.random.random(n) * 5
sales_list = np.random.random(n) * 10000
df = pd.DataFrame(
    {'store': store_list, 
     'product': product_list, 
     'sales': sales_list, 
     'rating': rating_list})
df = df[['store', 'product', 'sales', 'rating']]
df[:5]

我想按store和product进行分组，并对sales进行sum和count，同时对rating进行mean。

dfg = df.groupby(['store', 'product']).agg({'sales': ['sum', 'count'], 
                                            'rating': 'mean'})

现在，我只想保留每个组中评分前两名的行。我可以通过以下方式实现（使用了1中一些相对晦涩难懂的多级扩展）：

g = dfg[('rating', 'mean')].groupby(
      level=0, group_keys=False).apply(
        lambda x: x.sort_values(ascending=False).head(2))
g

这将返回以下Series：

store  product
bar    B          3.601135
       A          1.867449
baz    B          2.984196
       D          2.780500
foo    B          3.767912
       D          3.129346
Name: (rating, mean), dtype: float64

但我丢失了('sales', 'sum')和('sales', 'count')列。

我怀疑我需要提取g.index并以某种方式使用它，但我尚未能够解决这个问题（双关语意在其中）。

编辑：下面的答案成功给出了我想要的分组结果，但我真正想要的是稳定的排序，不仅在每个组中得到了平均评分前N名，而且组本身也按照评分排序，使得第一组具有最高评分，依此类推。在某种程度上，这只是锦上添花，因为我现在已经有了所需的值，只是希望报告更漂亮一些。