在Elasticsearch中，可以使用聚合（Aggregation）来实现按照几个条件分组并限制的操作。聚合是通过在搜索结果上执行一系列的计算和分析操作来获取汇总结果。

以下是一个示例代码，演示如何使用Elasticsearch的聚合功能来按照两个条件进行分组，并限制每个组的结果数量：

from elasticsearch import Elasticsearch

# 创建Elasticsearch客户端
es = Elasticsearch()

# 定义要搜索的索引和查询条件
index = "your_index_name"
query = {
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "size": 0,
  "aggs": {
    "group_by_field1": {
      "terms": {
        "field": "field1.keyword",
        "size": 10  # 指定每个组的结果数量
      },
      "aggs": {
        "group_by_field2": {
          "terms": {
            "field": "field2.keyword",
            "size": 5  # 指定每个组的结果数量
          }
        }
      }
    }
  }
}

# 执行搜索
response = es.search(index=index, body=query)

# 解析聚合结果
for bucket1 in response['aggregations']['group_by_field1']['buckets']:
    field1_value = bucket1['key']
    for bucket2 in bucket1['group_by_field2']['buckets']:
        field2_value = bucket2['key']
        doc_count = bucket2['doc_count']
        print(f"field1: {field1_value}, field2: {field2_value}, doc_count: {doc_count}")

在上面的示例中，我们首先设置了要搜索的索引和查询条件。然后定义了两个层级的聚合。第一层级使用 terms 聚合按照 field1 字段进行分组，并限制每个组的结果数量为10条。第二层级使用 terms 聚合按照 field2 字段进行分组，并限制每个组的结果数量为5条。

最后，我们执行搜索并解析聚合结果。对于每个组合，我们打印出 field1、field2 和文档数量（doc_count）。

请根据实际需求调整代码中的索引名、字段名和限制条件。