パンダの移動平均と時間による選択的インデックス

日付（datetime.datetime）に関してインデックスを再作成したデータセットがあります。データフレームの小さなサンプルは次のようになります、df2：

                                lat          lon        Press   NetLW
rounded_dt 1997-11-30 17:00:00  76.15387    -147.62606  998.8   -51.0
           1997-11-30 18:00:00  76.15280    -147.60379  1000.0  -50.9
           1997-11-30 19:00:00  76.15164    -147.58055  1001.1  -54.4
           1997-11-30 20:00:00  76.15037    -147.56047  1002.6  -52.2
           1997-11-30 21:00:00  76.14948    -147.54034  1004.2  -51.9
           1997-11-30 22:00:00  76.14834    -147.52181  1005.5  -51.3
           1997-11-30 23:00:00  76.14777    -147.50568  1006.5  -50.7
           1997-12-01 06:00:00  76.14152    -147.42073  1013.3  -44.6
           1997-12-01 07:00:00  76.14105    -147.41370  1013.8  -45.4
           1997-12-01 08:00:00  76.14072    -147.40661  1014.5  -46.1
           1997-12-01 09:00:00  76.14059    -147.40093  1015.0  -43.0

したがって、時系列は1時間ごとに毎日1年間継続します。

私の目的は何ですか？

NetLWに基づいて特定の日数のデータを抽出し、その日の11時間と23時間のみを抽出したいと思います。しかし、その時間のNetLWは、たとえば、11時間は、NetLW（10時間）、NetLW（11時間）、およびNetLW（12時間）で平均化する必要があります。

私はこれまで何をしましたか？

df3 = df2.rolling(window=3, center=True).mean() # to get the rolling mean
# I want to extract the dates of interest from df3
dates_list =[]
for idx in df2.index:
    # Winter dates (Dec-March)
    if idx > datetime.datetime(1997, 11, 30, 23) and idx < datetime.datetime(1998, 3, 1, 0): 
       if idx.hour ==11 or idx.hour == 23:
          dates_list.append(df3[df3.loc[idx, 'NetLW'] < -30.0])    

そして、dates_listを1つのシリーズ/データフレームに連結して日付を取得できます

エラーメッセージ KeyError：True

上記の例外の処理中に、別の例外が発生しました

そしてそれはこの線を指しています：

---> days_list.append（df3 [df3.loc [idx、 'NetLW'] <-30.0]）

ブールdtypeを使用して、それをdf3のインデックスとして使用し、データを抽出することを期待しています。

また、複数のループを作成する代わりに、興味のある時間をグループ化できる場合は、Pandasを初めて使用するのでお知らせください。