Python 达到极限时停止，低于极限时继续

有一个pd系列。 对于“a”列，当总和大于k（k=2）时，任何正数据都将被删除（不超过对总和结果的添加），如果总和小于-k，任何负数据都将被删除。我已经用循环实现了这个函数，但是太慢了。我如何修改这个函数？多谢各位

我正在考虑通过扩展功能来改进功能。像这样。但这是错误的，因为总和取决于以前的数据

def c_sum(x):
    s=x.sum()
    k=2
    if (s<k+1 )and (s>-k-1):
        return s
    elif s>k:
        return 2
    else:
        return -2

%time sig['x']=p

pd.expanding_apply(sig['a'],c_sum)    

定义c_和（x）： s=x.sum（） k=2 如果（s-k-1）： 返回s elif s>k： 返回2 其他： 返回-2 %时间信号['x']=p pd.扩展应用（sig['a']，c_sum） ============以下代码是正确的，但速度较慢==========

sig = pd.DataFrame(np.random.randint(-1,2,[100,4]),columns=['a','b','c','d'],\
index=pd.date_range('6/12/2012', periods=100,freq='5min'))

def mytest():
    global count
    for i in sig['a']:
        temp=0
        if count>1:
            temp=sig['d'].iloc[count-1]      
        s=(temp+i)
        if np.abs(s)<(k+1):
            sig['d'].iloc[count]= s
        else:          
            sig['d'].iloc[count]=temp
        count=count+1

sig=pd.DataFrame（np.random.randint（-1,2，[100,4]），列=['a'，'b'，'c'，'d']\
索引=pd.日期\范围（'2012年12月6日'，周期=100，频率=5min'））
def mytest（）：
全局计数
对于sig['a']中的i：
温度=0
如果计数>1：
temp=sig['d'].iloc[count-1]
s=（温度+i）
如果np.abs（s）说输入进入
1-1
。如果输出转到
12
或
12
？是的，输出转到12如果我理解正确，您的扩展应用对我来说很好，尽管新语法（版本0.18.0）是
sig.expansing（）.apply（c\u sum）
我怀疑扩展/应用是一种可行的方法，尽管如果扩展/应用仍然太慢的话，使用numpy函数或使用numba可能会更快。但扩展函数似乎有问题。输入11-1，输出12，但我想得到输出12。因为当我将限制设置为sum时，我无法更改原始序列，而新的c_sum取决于前一个序列。这意味着当输入为1-1-1时，c_和的输出为12。谢谢约翰的评论，有了numpy功能，速度更快。我仍然想知道如何用展开函数求解它。