在 Python-Pandas 中，如何按特定日期时间索引值对数据帧进行子集化？

我有一个多天的数据框，看起来像这样......30 分钟间隔的连续行：

                      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

然而，我只关心某些特定时间，所以我希望 df 的每一天都看起来像：

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

意思是，我只想在数据框中的所有不同日期有时保留行（16、13、11:30、9:30）。

Thanks

Update:

我取得了一些进步，使用

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

但是，我也需要考虑分钟数，所以我尝试了：

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

但我收到错误：

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

import numpy as np
import pandas as pd
N = 100
df = pd.DataFrame(range(N), index=pd.date_range('2000-1-1', freq='30T', 
                                                periods=N))
mask = np.in1d((df.index.hour)*100+(df.index.minute), [930, 1130, 1300, 1600])
print(df.loc[mask])

yields

                      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