Python 带有排序条件的 Pandas groupby

我有以下数据帧df，它来自一个数据集:

    Rk  Player  Pos Age Tm  G   GS  MP  FG  FGA ... FT% ORB DRB TRB AST STL BLK TOV PF  PS/G
0   1   Stephen Curry   PG  27  GSW 79  79  34.2    10.2    20.2    ... 0.908   0.9 4.6 5.4 6.7 2.1 0.2 3.3 2.0 30.1
1   2   James Harden    SG  26  HOU 82  82  38.1    8.7 19.7    ... 0.860   0.8 5.3 6.1 7.5 1.7 0.6 4.6 2.8 29.0
2   3   Kevin Durant    SF  27  OKC 72  72  35.8    9.7 19.2    ... 0.898   0.6 7.6 8.2 5.0 1.0 1.2 3.5 1.9 28.2
3   4   DeMarcus Cousins    C   25  SAC 65  65  34.6    9.2 20.5    ... 0.718   2.4 9.1 11.5    3.3 1.6 1.4 3.8 3.6 26.9
4   5   LeBron James    SF  31  CLE 76  76  35.6    9.7 18.6    ... 0.731   1.5 6.0 7.4 6.8 1.4 0.6 3.3 1.9 25.3
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
471 472 Joe Harris  SG  24  CLE 5   0   3.0 0.2 0.8 ... NaN 0.0 0.6 0.6 0.4 0.0 0.0 0.2 0.2 0.6
472 473 Bruno Caboclo   SF  20  TOR 6   1   7.2 0.2 2.0 ... NaN 0.2 0.2 0.3 0.2 0.3 0.2 0.7 0.3 0.5
473 474 Sam Dekker  SF  21  HOU 3   0   2.0 0.0 0.0 ... NaN 0.0 0.3 0.3 0.0 0.3 0.0 0.0 0.0 0.0
474 475 J.J. O'Brien    SF  23  UTA 2   0   3.0 0.0 0.5 ... NaN 0.0 0.5 0.5 0.0 0.5 0.0 0.0 0.5 0.0
475 476 Nate Robinson   PG  31  NOP 2   1   11.5    0.0 0.5 ... NaN 0.0 0.0 0.0 2.0 0.5 0.0 0.0 2.5 0.0

我需要根据球队(Tm)对DF进行分组，找到每个球队(PS/G)最好的平均得分手，忽略Tm:TOT的行.每场比赛按分数降序，按球队名称(Tm)打破平局.如果有多个得分最高的球员，列出两个，并按球员姓名升序进行排序.

我所做的工作如下:

grouped = df[df['Tm']!="TOT"].groupby('Tm')['PS/G'].max().sort_values(ascending=False)

而我得到的是:

Tm
GSW    30.1
HOU    29.0
OKC    28.2
SAC    26.9
CLE    25.3
POR    25.1
NOP    24.3
TOR    23.5
IND    23.1
BOS    22.2
NYK    21.8
LAC    21.4
SAS    21.2
CHI    20.9
CHO    20.9
MIN    20.7
BRK    20.6
PHO    20.4
WAS    19.9
UTA    19.7
DEN    19.5
MIA    19.1
DET    18.8
DAL    18.3
ORL    18.2
MIL    18.2
LAL    17.6
PHI    17.5
ATL    17.1
MEM    16.6
Name: PS/G, dtype: float64

然而，我还需要在结果中包括Player列.所以我的第一个问题是，我如何才能做到这一点？

我的第二个问题是如何包括这两个要求:

1. 以球队名称(TM)打破平局.
2. 如果有多个得分最高的球员，列出两个，并按球员姓名升序进行排序.