要按分钟过滤Pandas数据框，可以使用以下步骤：

1. 导入必要的库：

import pandas as pd

2. 创建一个示例数据框：

data = {'timestamp': ['2022-01-01 00:00:00', '2022-01-01 00:01:00', '2022-01-01 00:02:00'],
        'value': [10, 20, 30]}
df = pd.DataFrame(data)

3. 将'timestamp'列转换为datetime类型：

df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])

4. 将'timestamp'列设置为数据框的索引：

df.set_index('timestamp', inplace=True)

5. 使用resample方法按分钟进行过滤：

df_filtered = df.resample('1T').sum()

这里的'1T'表示按分钟进行重采样，sum()表示对每分钟的值进行求和。

完整的代码示例：

import pandas as pd

data = {'timestamp': ['2022-01-01 00:00:00', '2022-01-01 00:01:00', '2022-01-01 00:02:00'],
        'value': [10, 20, 30]}
df = pd.DataFrame(data)

df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])
df.set_index('timestamp', inplace=True)

df_filtered = df.resample('1T').sum()
print(df_filtered)

这将输出：

                     value
timestamp                 
2022-01-01 00:00:00     10
2022-01-01 00:01:00     20
2022-01-01 00:02:00     30

注意：以上示例中的时间戳是字符串形式，如果数据框中的时间戳已经是datetime类型，则可以跳过步骤3。