要按不同的时间戳格式筛选数据框，可以使用Pandas库中的to_datetime()函数将时间戳转换为datetime类型，并使用strftime()函数将datetime类型的时间戳转换为所需的格式。

以下是一个示例代码，演示了如何按不同的时间戳格式筛选数据框：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
data = {'timestamp': ['2021-01-01 10:00:00', '2021-01-02 12:00:00', '2021-01-03 14:00:00']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将时间戳转换为datetime类型
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])

# 按格式筛选数据
# 筛选年份为2021的数据
df_year = df[df['timestamp'].dt.strftime('%Y') == '2021']

# 筛选月份为1月的数据
df_month = df[df['timestamp'].dt.strftime('%m') == '01']

# 筛选天为1日的数据
df_day = df[df['timestamp'].dt.strftime('%d') == '01']

# 打印筛选结果
print("按年份筛选的结果:")
print(df_year)
print("\n按月份筛选的结果:")
print(df_month)
print("\n按天筛选的结果:")
print(df_day)

输出结果如下：

按年份筛选的结果:
            timestamp
0 2021-01-01 10:00:00
1 2021-01-02 12:00:00
2 2021-01-03 14:00:00

按月份筛选的结果:
            timestamp
0 2021-01-01 10:00:00
1 2021-01-02 12:00:00
2 2021-01-03 14:00:00

按天筛选的结果:
            timestamp
0 2021-01-01 10:00:00

在示例代码中，首先创建了一个包含时间戳的示例数据框。然后，使用pd.to_datetime()函数将时间戳列转换为datetime类型。接下来，使用dt.strftime()函数将datetime类型的时间戳转换为所需的格式，然后使用筛选条件来过滤数据框。最后，打印筛选结果。