我有一个数据帧，其中有一个时间戳列(最初是使用pd.to_detime转换的字符串值(，对其进行排序，并设置为索引。我希望通过这个索引过滤数据帧，以删除未包含在给定时间段集中的所有行。
示例时间段为(格式为%m/%d/%Y%H:%m:%S。如果重要的话(：
10/05/2020 13:14:40.980 to 10/05/2020 21:50:52.323
10/06/2020 06:45:31.839 to 10/06/2020 17:05:11.382
10/06/2020 22:10:05.872 to 10/07/2020 07:03:52.872
etc....
我发现df.between_time(*pd.to_datetime(['10/05/2020 13:14:40.980', '10/06/2020 21:50:52.323']).time)适用于选择单个时间段，但如何同时选择多个时间段？中间时间可以这样使用吗？我需要制作一本参考词典来配对不同时间段的开始/结束时间吗？
此外，在进行此筛选步骤时，计算从总数中排除的行数将有助于了解。
谢谢你的帮助。
只需使用布尔条件，带'&'在时间段之间。
import pandas as pd
df = pd.Series(data=1, index=pd.date_range("2019-1-1", "2019-5-1"))
df.loc[(df.index < pd.to_datetime("2019-1-8")) | ((df.index > pd.to_datetime("2019-4-22")) & (df.index < pd.to_datetime("2019-4-25")))]
结果：
2019-01-01 1
2019-01-02 1
2019-01-03 1
2019-01-04 1
2019-01-05 1
2019-01-06 1
2019-01-07 1
2019-04-23 1
2019-04-24 1
dtype: int64
在这里，我过滤了2019年4月22日至2019年4日25日之间的日期，日期较小(2019年8月1日((这些日期格式为"dd/mm/yyyy"，而在代码中，我的格式为"yyyy-mm-dd"(。它将与时间一样工作