Tengo algunos datos de los archivos de registro y me gustaría agrupar las entradas por un minuto:

 def gen(date, count=10):
     while count > 0:
         yield date, "event{}".format(randint(1,9)), "source{}".format(randint(1,3))
         count -= 1
         date += DateOffset(seconds=randint(40))

 df = DataFrame.from_records(list(gen(datetime(2012,1,1,12, 30))), index='Time', columns=['Time', 'Event', 'Source'])

df:

 Event  Source
 2012-01-01 12:30:00     event3  source1
 2012-01-01 12:30:12     event2  source2
 2012-01-01 12:30:12     event2  source2
 2012-01-01 12:30:29     event6  source1
 2012-01-01 12:30:38     event1  source1
 2012-01-01 12:31:05     event4  source2
 2012-01-01 12:31:38     event4  source1
 2012-01-01 12:31:44     event5  source1
 2012-01-01 12:31:48     event5  source2
 2012-01-01 12:32:23     event6  source1

Probé estas opciones:

df.resample('Min') Es un nivel demasiado alto y quiere agregar.df.groupby(date_range(datetime(2012,1,1,12, 30), freq='Min', periods=4)) falla con la excepción.

df.groupby(TimeGrouper(freq='Min')) funciona bien y devuelve unDataFrameGroupBy objeto para su posterior procesamiento, por ejemplo:

grouped = df.groupby(TimeGrouper(freq='Min'))
grouped.Source.value_counts()
2012-01-01 12:30:00  source1    1
2012-01-01 12:31:00  source2    2
                     source1    2
2012-01-01 12:32:00  source2    2
                     source1    2
2012-01-01 12:33:00  source1    1

sin embargo, laTimeGrouper La clase no está documentada.

¿Cuál es la forma correcta de agrupar por un período de tiempo? ¿Cómo puedo agrupar los datos por un minuto Y por la columna Fuente, por ejemplo?groupby([TimeGrouper(freq='Min'), df.Source])?