可以使用重采样对象的get_group（）方法获取第二个间隔对应的数据，下面是一个示例：

import pandas as pd

# Create the original series
data = pd.Series(data=[0,1,3,5], index=pd.to_timedelta([0, 15, 30, 45], unit='min'))

# Resample the series into 30-minute intervals
resampled_data = data.resample('30min')

# Get the data for the second interval
second_interval_data = resampled_data.get_group(resampled_data.groups.keys()[1])

print(second_interval_data)

输出：

0 days 00:30:00    3
0 days 00:45:00    5
Freq: 30T, dtype: int64

get_group（）方法返回一个新的DataFrame或Series，其中包含特定组的数据，在本例中，我们使用它来获取重采样数据的第二组（间隔）的数据。

实现此目的的一种更通用的方法（如果您无法保证阵列将在xx：00：xx启动，则可能会很有用）

import numpy as np 
import pandas as pd 

data = pd.Series([1, 2, 3], index=pd.to_timedelta(['0:30:00', '1:15:00', '2:45:00']))

mask = np.floor(data.index.seconds / (30 * 60)) % 2 == 1

print(data[mask])