Python 动态搜索与列表中的条件匹配的值

我的数据如下所示：

我想要一个python函数，它以非连续的方式搜索值小于-1或大于1的日期。换句话说,

这应该会导致 1993年3月17日（值小于-1的日期）， 1993年3月24日（值大于+1的日期） 1993年3月25日（值小于-1的日期） 1993年3月29日（值大于+1的日期） 1993年4月1日（值大于+1的日期）

例如，它应该跳过1993年3月18日，因为即使它的值（-1.3）小于-1，我们已经遇到了1993年3月17日的值小于-1

多谢各位

data = dict( a= 0.2, b= 0.3, c= -1.5, d= -1.3, e= 0.3, f= 0.2, g= 12, h= -1.2, i= -1.3, j= 1.4, k= 0.3)
neg = True
for (k,v) in data.items():
  if((neg and v<-1) or (not neg and v>1)):
    print(k)
    neg = not neg

逻辑与dict或数据帧相同，但请确保您的密钥已排序：

(pi6 637) $ cat /tmp/x.py
#! /usr/bin/env python
# -*- coding: UTF8 -*-

import pandas as pd

data = dict( a= 0.2, b= 0.3, c= -1.5, d= -1.3, e= 0.3, f= 0.2, g= 12, h= -1.2, i= -1.3, j= 1.4, k= 0.3)
df = pd.Series(data)

neg = True
for i,r in df.sort_index().iteritems():
  if((neg and r<-1) or (not neg and r>1)):
    print(i)
    neg = not neg

(pi6 638) $ /tmp/x.py
c
g
h
j

（pi6 637）$cat/tmp/x.py
#! /usr/bin/env python
#-*-编码：UTF8-*-
作为pd进口熊猫
数据=dict（a=0.2，b=0.3，c=-1.5，d=-1.3，e=0.3，f=0.2，g=12，h=-1.2，i=-1.3，j=1.4，k=0.3）
df=pd.系列（数据）
负=真
对于df.sort_index（）中的i，r.iteritems（）：
如果（（负和r1））：
印刷品（一）
负=非负
（PI6638）$/tmp/x.py
C
G
H
J

逻辑与dict或数据帧相同，但请确保您的密钥已排序：

(pi6 637) $ cat /tmp/x.py
#! /usr/bin/env python
# -*- coding: UTF8 -*-

import pandas as pd

data = dict( a= 0.2, b= 0.3, c= -1.5, d= -1.3, e= 0.3, f= 0.2, g= 12, h= -1.2, i= -1.3, j= 1.4, k= 0.3)
df = pd.Series(data)

neg = True
for i,r in df.sort_index().iteritems():
  if((neg and r<-1) or (not neg and r>1)):
    print(i)
    neg = not neg

(pi6 638) $ /tmp/x.py
c
g
h
j

（pi6 637）$cat/tmp/x.py
#! /usr/bin/env python
#-*-编码：UTF8-*-
作为pd进口熊猫
数据=dict（a=0.2，b=0.3，c=-1.5，d=-1.3，e=0.3，f=0.2，g=12，h=-1.2，i=-1.3，j=1.4，k=0.3）
df=pd.系列（数据）
负=真
对于df.sort_index（）中的i，r.iteritems（）：
如果（（负和r1））：
印刷品（一）
负=非负
（PI6638）$/tmp/x.py
C
G
H
J

我认为它适用于dictionary，但我们能为dataframe对象做同样的事情吗？我认为它适用于dictionary，但我们能为dataframe对象做同样的事情吗？