pandas DateTimeIndex型の時刻のみ指定したデータ抽出について

Question

下記のようなpandasのDateTimeIndex型のインデックスとなっているデータ:dataで、時刻のみ指定してデータを抽出方法があれば、ご教授頂きたいです。
説明不足でしたので、追記します。

data

datetime open hi low close
2017-08-25 00:15:00 129.521 129.538 129.496 129.513
2017-08-25 00:30:00 129.521 129.538 129.496 129.513
2017-08-25 00:45:00 129.521 129.538 129.496 129.513
2017-08-26 00:15:00 129.521 129.80 129.65 129.200
2017-08-26 00:30:00 129.521 129.538 129.496 129.513
2017-08-26 00:45:00 129.521 129.538 129.496 129.513

上記のような時系列データから例えば違う日付でも「00:15:00」の時間の
データのみ抽出したいです。

2017-08-25 00:15:00 129.521 129.538 129.496 129.513
2017-08-26 00:15:00 129.521 129.538 129.496 129.513

data[data.index == '00:15:00']としてもデータがヒットしません。

よろしくお願いいたします。

Answer 1

このようにtime型で指定すれば指定した時刻のデータのみ抽出できます。

from datetime import time

data.loc[time(9, 0)]

Comments

[NoPython_Nolife]

コメントありがとうございます。これに&や|などの条件抽出は可能でしょうか？たとえば、上記例だと9時以降から18時までの間のデータはすべて抽出するなどです。
宜しくお願い致します。

[NoPython_Nolife]

data.loc[time(9, 0)：time(18,0)]の記述で解決しました。
大変ご丁寧なご説明で大変助かりました。ありがとうございました。

[driller]

between_timeというメソッドもありますので、ご参考に。

data.between_time(time(9, 0), time(18, 0))

Answer 2

DataFrame.index.time とdatetime.time()の比較にてFilterをかけるとよいのではないでしょうか

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime as dt

# 15分間隔で３日分のデータを生成
dates = pd.date_range('2017/09/01', periods=288, freq='15min')
df = pd.DataFrame({'VALUE': np.random.randint(0,10,288)}, index=dates)

# 1:15 のデータを取得
print(df[df.index.time == dt.time(1,15)])

Comments

[NoPython_Nolife]

コメントありがとうございます。質問内容に足らない部分があったので追記いたしました。この内容でも回答いただきました方法で解決しますでしょうか？

[magichan]

問題ありません。
df.index.date として、時刻（日付に関係なく）と比較を行っておりますので、全ての日付の同時刻のデータが得られると思います。

[NoPython_Nolife]

ご丁寧なご案内ありがとうございます。参考いさせていただきます。