groupby(pd.Grouper) ignores loffset
#### Code Sample, a copy-pastable example if possible

```python
import pandas as pd
df = pd.date_range(start="1/1/2018", end="1/2/2018", periods=1000).to_frame()
print(df.resample("1h", loffset="15min").last().index)
print(df.groupby(pd.Grouper(freq="1h", loffset="15min")).last().index)
```
#### Problem description

I thought the two calls should be equivalent. However, the output is:

```
DatetimeIndex(['2018-01-01 00:15:00', '2018-01-01 01:15:00',
               '2018-01-01 02:15:00', '2018-01-01 03:15:00',
               '2018-01-01 04:15:00', '2018-01-01 05:15:00',
               '2018-01-01 06:15:00', '2018-01-01 07:15:00',
               '2018-01-01 08:15:00', '2018-01-01 09:15:00',
               '2018-01-01 10:15:00', '2018-01-01 11:15:00',
               '2018-01-01 12:15:00', '2018-01-01 13:15:00',
               '2018-01-01 14:15:00', '2018-01-01 15:15:00',
               '2018-01-01 16:15:00', '2018-01-01 17:15:00',
               '2018-01-01 18:15:00', '2018-01-01 19:15:00',
               '2018-01-01 20:15:00', '2018-01-01 21:15:00',
               '2018-01-01 22:15:00', '2018-01-01 23:15:00',
               '2018-01-02 00:15:00'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='H')
DatetimeIndex(['2018-01-01 00:00:00', '2018-01-01 01:00:00',
               '2018-01-01 02:00:00', '2018-01-01 03:00:00',
               '2018-01-01 04:00:00', '2018-01-01 05:00:00',
               '2018-01-01 06:00:00', '2018-01-01 07:00:00',
               '2018-01-01 08:00:00', '2018-01-01 09:00:00',
               '2018-01-01 10:00:00', '2018-01-01 11:00:00',
               '2018-01-01 12:00:00', '2018-01-01 13:00:00',
               '2018-01-01 14:00:00', '2018-01-01 15:00:00',
               '2018-01-01 16:00:00', '2018-01-01 17:00:00',
               '2018-01-01 18:00:00', '2018-01-01 19:00:00',
               '2018-01-01 20:00:00', '2018-01-01 21:00:00',
               '2018-01-01 22:00:00', '2018-01-01 23:00:00',
               '2018-01-02 00:00:00'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='H')
```

#### Output of ``pd.show_versions()``

<details>

INSTALLED VERSIONS
------------------
commit           : None
python           : 3.7.3.final.0
python-bits      : 64
OS               : Linux
OS-release       : 4.4.0-17134-Microsoft
machine          : x86_64
processor        : x86_64
byteorder        : little
LC_ALL           : None
LANG             : C.UTF-8
LOCALE           : en_US.UTF-8

pandas           : 0.25.1
numpy            : 1.17.1
pytz             : 2019.2
dateutil         : 2.8.0
pip              : 19.2.3
setuptools       : 41.2.0
Cython           : None
pytest           : None
hypothesis       : None
sphinx           : None
blosc            : None
feather          : None
xlsxwriter       : None
lxml.etree       : 4.4.1
html5lib         : None
pymysql          : None
psycopg2         : None
jinja2           : 2.10.1
IPython          : 7.8.0
pandas_datareader: 0.7.4
bs4              : None
bottleneck       : None
fastparquet      : None
gcsfs            : None
lxml.etree       : 4.4.1
matplotlib       : 3.1.1
numexpr          : None
odfpy            : None
openpyxl         : None
pandas_gbq       : None
pyarrow          : 0.14.1
pytables         : None
s3fs             : None
scipy            : 1.3.1
sqlalchemy       : None
tables           : None
xarray           : None
xlrd             : None
xlwt             : None
xlsxwriter       : None

</details>
