熊猫按组分组值

我有以下数据:

df = pd.DataFrame({
    "dim1":   [ "aaa", "aaa", "aaa", "aaa", "aaa", "aaa" ],
    "dim2":   [ "xxx", "xxx", "xxx", "yyy", "yyy", "yyy" ],
    "iter":   [     0,     1,     2,     0,     1,     2 ],
    "value1": [   100,   101,    99,   500,   490,   510 ],
    "value2": [ 10000, 10100,  9900, 50000, 49000, 51000 ],
})

然后我 groupby dim1/dim2,在所有迭代中,我选择value1/value2作为最小值1:

df = df.groupby(["dim1", "dim2"], group_keys=False) \
    .apply(lambda x: x.sort_values("value1").head(1)).drop(columns=["iter"])

返回:

dim1    dim2    value1  value2
 aaa    xxx         99    9900
 aaa    yyy        490   49000

我的问题:如何添加包含每个dim1组的最小值1的新列:

dim1    dim2    value1  value2     new_col
 aaa    xxx         99    9900          99
 aaa    yyy        490   49000          99

我试过这样的方法,但没有成功:

df["new_col"] = df.groupby(["dim1"], group_keys=False) \
    .apply(lambda x: x.value1.head(1))