如何在Pandas中定义可配置的周起始频率？

我需要在Pandas中定义一个可配置周起始日的频率，目标是将某一周内的所有日期都归类到该周的起始日下。例如，2025-01-06（周一）至2025-01-13（周日）的所有日期，都应该被分组到2025-01-06这个起始日。但使用Pandas的DateOffset时，日期会被向前滚动到下一周期，导致分组结果不符合预期。

示例代码及当前问题：

import pandas as pd

range_dex = pd.date_range(start="2025-01-06", end="2025-01-30")
sample_series = pd.Series(1, index=range_dex)
sample_series
# 输出：
# 2025-01-06    1
# 2025-01-07    1
# 2025-01-08    1
# ...
# 2025-01-28    1
# 2025-01-29    1
# 2025-01-30    1
# Freq: D, dtype: int64

week_start = 0  # 0代表周一，...，6代表周日
freq_pd = pd.offsets.Week(n=1, weekday=week_start)

sample_series.groupby(pd.Grouper(freq=freq_pd)).size()
# 当前输出：
# 2025-01-06    1
# 2025-01-13    7
# 2025-01-20    7
# 2025-01-27    7
# 2025-02-03    3
# Freq: W-MON, dtype: int64

期望得到的分组结果：

sample_series.groupby(pd.Grouper(freq=freq_pd)).size()
# 期望输出：
# 2025-01-06    7
# 2025-01-13    7
# 2025-01-20    7
# 2025-01-27    4
# Freq: W-MON, dtype: int64

我尝试过pd.offsets.Week(n=0, weekday=week_start)和pd.offsets.Week(n=-1, weekday=week_start)，但均报错。也无法通过Series运算调整，且需要支持.asfreq方法，希望能通过频率参数解决该问题。

附2025年1月日历：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者bhub