Como agrupar o DataFrame por um período de tempo?

Eu tenho alguns dados de arquivos de log e gostaria de agrupar as entradas por um 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

Eu tentei estas opções:

df.resample('Min') é muito alto e quer agregar.df.groupby(date_range(datetime(2012,1,1,12, 30), freq='Min', periods=4)) falha com exceção.

df.groupby(TimeGrouper(freq='Min')) funciona bem e retorna umDataFrameGroupBy objeto para processamento adicional, por exemplo:

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

Contudo, aTimeGrouper classe não está documentada.

Qual é a maneira correta de agrupar por um período de tempo? Como posso agrupar os dados por um minuto E pela coluna Origem, por ex.groupby([TimeGrouper(freq='Min'), df.Source])?

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