在Python中，如何通过特定的日期时间索引值来子集数据帧？

我有一个多天的数据帧，看起来像这样……连续的行，间隔30分钟：

                      a   b
2006-05-08 09:30:00  10  13
2006-05-08 10:00:00  11  12
                          .
                          .
                          .
2006-05-08 15:30:00  15  14
2006-05-08 16:00:00  16  15

但是，我只关心特定的时间，所以我希望df的每一天都是这样：

2006-05-08 09:30:00  10  13
2006-05-08 11:30:00  14  15
2006-05-08 13:00:00  18  15
2006-05-08 16:00:00  16  15

也就是说，我只想在数据帧中的所有不同日期保持行的时间（16、13、11:30、9:30）

谢谢

更新：

我通过使用

hour = df.index.hour
selector = ((hour == 16) | (hour == 13) | (hour == 11) | (hour == 9))
df = df[selector]

但是，我也需要说明会议记录，因此我尝试：

minute = df.index.minute
selector = ((hour == 16) & (minute == 0) | (hour == 3) & (minute == 0) | (hour == 9) & (minute == 30) | (hour == 12) & (minute == 0))

但我得到了一个错误：

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (96310,) (16500,) 

屈服

                      0
2000-01-01 09:30:00  19
2000-01-01 11:30:00  23
2000-01-01 13:00:00  26
2000-01-01 16:00:00  32
2000-01-02 09:30:00  67
2000-01-02 11:30:00  71
2000-01-02 13:00:00  74
2000-01-02 16:00:00  80

---

不，我没有。我在我的

df

上尝试了你的代码，效果很好…：/我会在每对

（（hour==X）和（minutes=Y））周围加上一组括号，但我认为这实际上不会改变结果。形状
（96310，）
和
（16500，）
对你有什么意义吗？这可能是一个线索。。。一个可能是df的长度，但另一个是什么？如果您打印出
selector
的形状或
selector
的位和块，并找到变形的结果，您将找到错误。
                      0
2000-01-01 09:30:00  19
2000-01-01 11:30:00  23
2000-01-01 13:00:00  26
2000-01-01 16:00:00  32
2000-01-02 09:30:00  67
2000-01-02 11:30:00  71
2000-01-02 13:00:00  74
2000-01-02 16:00:00  80