要按日期和小时获取值，并进行索引匹配，可以使用Python中的Pandas库来实现。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'日期': ['2021-01-01', '2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-02'],
        '小时': [1, 2, 1, 2],
        '值': [10, 20, 30, 40]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期和小时列转换为日期时间类型
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])
df['小时'] = pd.to_datetime(df['小时'], format='%H').dt.time

# 设置日期和小时列作为索引
df.set_index(['日期', '小时'], inplace=True)

# 按日期和小时获取特定值
date = pd.to_datetime('2021-01-01')
hour = pd.to_datetime(1, format='%H').time()
value = df.loc[(date, hour), '值']
print(value)

该代码首先创建了一个示例数据集，并将日期和小时列转换为日期时间类型。然后，通过set_index函数将日期和小时列设置为索引。最后，可以使用loc函数按日期和小时获取特定的值。在示例中，我们获取了日期为2021-01-01，小时为1的值，结果为10。

注意，loc函数的参数应该是一个元组，其中包含日期和小时的值。在示例中，我们使用pd.to_datetime函数将日期和小时转换为正确的日期时间类型，以便与索引进行匹配。