熊猫数据帧重新取样基于列标准

如果另一列中的单元格符合我的条件,我想重新采样数据帧

df = pd.DataFrame({
        'timestamp': [
            '2013-03-01 08:01:00', '2013-03-01 08:02:00',
            '2013-03-01 08:03:00', '2013-03-01 08:04:00',
            '2013-03-01 08:05:00', '2013-03-01 08:06:00'
        ],
        'Kind': [
            'A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'
        ],
        'Values': [1, 1.5, 2, 3, 5, 3]
    })

对于每个时间戳,我可能有2-10种,我想要正确地重新采样而不产生NaN.目前,我使用下面的代码对整个数据框进行重新采样并得到NaNs.我认为这是因为我有一些特定时间戳的条目.

df.set_index('timestamp').resample('5Min').mean()

一种方法是为每种类型创建不同的数据帧,重新采样每个数据帧,并加入结果数据帧.我想知道是否有任何简单的方法.