Python dataframe 多列数据过滤，如何优化代码？

代码如下，可以运行也可以得到需要的结果，但是我觉得函数不漂亮，想学习一下高手是如何优化，写出简介的代码。在STACKOVERFLOW上也发了帖子，目前没有收到答案，听说知乎有很多大神，特来求助，有好的答案可以搭讪10元（第一次用知乎提问，不知道怎么打赏）

import pandas as pd

import numpy as np

df=pd.DataFrame({

'time':[8,8,8,6,6,6,3,3,3],

'code':[30,31,32,62,61,63,56,57,55],

'unit':['T1','T1','T1','T2','T2','T2','T3','T3','T3'],

})

print(df)

print()

def lowfilter(df,c1='time',c2='code'):

ser=df.groupby(df[c1])[c2].min()

ser = ser.reset_index()

df_tmp=pd.DataFrame()

for idx in ser.index:

df_tmp = pd.concat([df_tmp,df[(df[c1]==ser.iloc[idx][c1]) & (df[c2]==ser.iloc[idx][c2])]])

return df_tmp

print(lowfilter(df))