dfこのようなものを考えると：
df=pd.read_csv(PATH + 'Matriz3_fechas.csv',index_col='Fecha',skiprows=0)
df.index = pd.DatetimeIndex(df.index)
Fechaはすでに日時形式のインデックスであることに注意してください**
Fecha D576972dc305aa D576972dc32e9a D576972dc3590a
2016-06-01 00:00:00 0.0 0.0 0.1
2016-07-01 00:05:00 0.0 0.0 0.1
2017-05-01 00:10:00 0.0 0.0 0.1
2017-05-01 00:15:00 0.0 0.0 0.1
2017-07-01 00:20:00 0.0 0.0 0.1
月と年でフィルタリングしようとしました：
df=df[(df.index.month==5)&(matriz.index.year==2017)]
しかし、それはdf取得するためにフィルタリングしません:(望ましい結果）
Fecha D576972dc305aa D576972dc32e9a D576972dc3590a \
2017-05-01 00:10:00 0.0 0.0 0.1 \
2017-05-01 00:15:00 0.0 0.0 0.1 \
部分的な文字列インデックスを使用できます：
#for datetimeindex use parameter parse_dates
df=pd.read_csv(PATH+'Matriz3_fechas.csv',index_col='Fecha',skiprows=0,parse_dates=['Fecha'])
print (df.index)
DatetimeIndex(['2016-06-01 00:00:00', '2016-07-01 00:05:00',
'2017-05-01 00:10:00', '2017-05-01 00:15:00',
'2017-07-01 00:20:00'],
dtype='datetime64[ns]', name='Fecha', freq=None)
df = df.loc['2017-05']
print (df)
D576972dc305aa D576972dc32e9a D576972dc3590a
Fecha
2017-05-01 00:10:00 0.0 0.0 0.1
2017-05-01 00:15:00 0.0 0.0 0.1
しかし、あなたのソリューションは、（場合に動作しmatrizているdf、私はタイプミスと思います）：
df=df[(df.index.month==5)&(df.index.year==2017)]
print (df)
D576972dc305aa D576972dc32e9a D576972dc3590a
Fecha
2017-05-01 00:10:00 0.0 0.0 0.1
2017-05-01 00:15:00 0.0 0.0 0.1
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