python pandas dataframe按日期条件切片

我可以使用 python datetime 对象读取和切片 pandas 数据帧，但是我被迫只使用现有日期在索引中。例如，这有效：

>>> data
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 252 entries, 2010-12-31 00:00:00 to 2010-04-01 00:00:00
Data columns:
Adj Close    252  non-null values
dtypes: float64(1)

>>> st = datetime.datetime(2010, 12, 31, 0, 0)
>>> en = datetime.datetime(2010, 12, 28, 0, 0)

>>> data[st:en]
            Adj Close
Date                 
2010-12-31     593.97
2010-12-30     598.86
2010-12-29     601.00
2010-12-28     598.92

但是，如果我使用 DF 中不存在的开始或结束日期，则会收到 python KeyError。

我的问题：如何查询数据框对象的日期范围；即使开始日期和结束日期不存在于 DataFrame 中。 pandas 是否允许基于范围的切片？

我正在使用 pandas 版本 0.10.1

Use searchsorted首先找到最近的时间，然后用它来切片。

In [15]: df = pd.DataFrame([1, 2, 3], index=[dt.datetime(2013, 1, 1), dt.datetime(2013, 1, 3), dt.datetime(2013, 1, 5)])

In [16]: df
Out[16]: 
            0
2013-01-01  1
2013-01-03  2
2013-01-05  3

In [22]: start = df.index.searchsorted(dt.datetime(2013, 1, 2))

In [23]: end = df.index.searchsorted(dt.datetime(2013, 1, 4))

In [24]: df.iloc[start:end]
Out[24]: 
            0
2013-01-03  2