リストに格納されたデータを期間指定したい

リストに格納されたデータから、特定の月と日付以降のデータを抜き出したいです。
よろしくお願いします。

以下の例ではどのようなコードを書けばいいでしょうか。
【例】
2015-10-16から2018-12-03までのデータがあるとして、その中から
2017-01-01から2018-01-01までのデータを抜き出す。

↓すべての範囲のデータを取得することはできました。

import tweepy
import csv
import datetime
import pandas as pd
import numpy as np

consumer_key = "" 
consumer_secret = ""
access_key = ""
access_secret = ""


auth = tweepy.OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret)
auth.set_access_token(access_key, access_secret)
api = tweepy.API(auth)

#ツイート取得
tweet_data = []

for tweet in tweepy.Cursor(api.user_timeline,screen_name='アカウント名').items():
    tweet_data.append([tweet.created_at,tweet.text.replace('\n',''),tweet.favorite_count,tweet.retweet_count])
print(tweet_data)

実行結果

[[datetime.datetime(2018, 12, 3, 9, 23), 'ツイート内容', 0, 26],……
……[datetime.datetime(2015, 10, 16, 06, 31, 32), 'ツイート内容, 174, 162]]

             created_at text fav RT
0     2018-12-03 09:23:00 'ツイート内容' 0 26
1     2018-12-03 03:00:14 ...    36
...                   ... ...   ...
2110  2015-10-16 12:01:36 ...    25
2111  2015-10-16 06:31:32 ...   162

[2112 rows x 4 columns]

しかし、日付で期間を区切って抜き出そうとするとエラーが出ます

…

#ツイート取得
tweet_data = []

for tweet in tweepy.Cursor(api.user_timeline,screen_name='アカウント名').items():
    tweet_data.append([tweet.created_at,tweet.text.replace('\n',''),tweet.favorite_count,tweet.retweet_count])
df = pd.DataFrame(tweet_data)
print(df['2017-1-1':'2018-1-1'])
print(tweet_data)

エラーメッセージ（実行結果）

TypeError: cannot do slice indexing on <class 'pandas.core.indexes.range.RangeIndex'> with these indexers [2017-1-1] of <class 'str'>

 前提・実現したいこと

2015-10-16から2018-12-03までのデータがあるとして、その中から2017-01-01から2018-01-01までのデータを抜き出す。

実現したい実行結果

[[datetime.datetime(2018, 1, 1, 9, 23), 'ツイート内容', 0, 22],……
……[datetime.datetime(2017, 1, 1, 07, 31, 32), 'ツイート内容, 4, 12]]

             created_at text fav RT
0     2018-01-01 09:23:00 'ツイート内容' 0 22
1     2017-12-31 03:00:14 ...    24
...                   ... ...   ...
890  2017-01-03 12:00:36 ...    21
891  2017-01-01 07:31:32 ...   12

[891 rows x 4 columns]