要按国家分组，首先需要有一个包含国家信息的数据集。假设我们有一个名为 data 的数据集，其中包含以下列：Country（国家）、Variety（品种）、Price（价格）和Rating（评分）。

下面是一个示例代码，演示如何按国家分组并计算每个国家的前10个品种的平均价格和平均评分：

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv("data.csv")

# 按国家分组并计算平均价格和平均评分
grouped_data = data.groupby('Country').apply(lambda x: x.nlargest(10, 'Price').mean())

# 重置索引并重新命名列
grouped_data = grouped_data.reset_index().rename(columns={'Price': 'Average Price', 'Rating': 'Average Rating'})

# 打印结果
print(grouped_data)

此代码使用了 pandas 库来读取数据集，按国家分组，并使用 nlargest 函数选择每个分组中的前10个最大值。然后，使用 mean 函数计算平均价格和平均评分。

最后，使用 reset_index 函数重置索引，并使用 rename 函数重新命名列。

请根据你的实际数据集和需求进行适当的修改。