Чтобы выбрать определенный интервал в индексированном по времени DataFrame, вы можете использовать различные методы в зависимости от библиотеки или пакета, с которым вы работаете. Вот несколько примеров использования популярных библиотек Python:

1. панды:

   import pandas as pd
   # Create a DataFrame with a time index
   df = pd.DataFrame({'value': [1, 2, 3, 4]}, index=pd.date_range('2020-01-01', periods=4, freq='D'))
   # Select a specific interval using slicing
   start_date = '2020-01-02'
   end_date = '2020-01-03'
   selected_df = df[start_date:end_date]

2. NumPy:

   import numpy as np
   # Create a NumPy array with a time index
   dates = np.array(['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03', '2020-01-04'], dtype='datetime64')
   values = np.array([1, 2, 3, 4])
   selected_array = values[(dates >= np.datetime64('2020-01-02')) & (dates <= np.datetime64('2020-01-03'))]

3. xarray:

   import xarray as xr
   # Create an xarray DataArray with a time index
   data = xr.DataArray([1, 2, 3, 4], coords=[pd.date_range('2020-01-01', periods=4, freq='D')], dims=['time'])
   selected_data = data.sel(time=slice('2020-01-02', '2020-01-03'))

4. Даск:

   import dask.dataframe as dd
   # Create a Dask DataFrame with a time index
   df = dd.from_pandas(pd.DataFrame({'value': [1, 2, 3, 4]}, index=pd.date_range('2020-01-01', periods=4, freq='D')), npartitions=2)
   # Select a specific interval using loc
   selected_df = df.loc['2020-01-02':'2020-01-03'].compute()

Это всего лишь несколько примеров. В зависимости от вашего конкретного варианта использования могут быть доступны и другие пакеты и методы. Для получения более подробной информации всегда обращайтесь к документации библиотеки, с которой вы работаете.