Python 读取csv文件的某一列数据，并定义两个pattern，确定变化区间

Question

Python 读取csv文件的某一列数据，并定义两个pattern，[-1, 1, 1] 和 [1, -1, -1]可以确定不同的变化区间

抓取股票数据，确定股票的变化区间。

Date 3D10
2017-9-12 1
2017-9-13 1
2017-9-14 1
2017-9-15 1
2017-9-16 1
2017-9-19 1
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2018-1-3 1
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2018-7-18 1
2018-7-19 1
2018-7-20 1

期望结果是：获取下图所有绿色和橙色的区间范围。如：

Answer 1

我有一个方法，但我觉得有点复杂，应该还有别的简便方法，你姑且一看：

import pandas as pd
from io import StringIO 

s = """
Date 3D10
2017-9-12 1
2017-9-13 1
2017-9-14 1
2017-9-15 1
2017-9-16 1
2017-9-19 1
2017-9-20 1
2017-9-21 1
2017-9-22 1
2017-9-23 1
2017-9-26 1
...
2018-7-18 1
2018-7-19 1
2018-7-20 1
"""

df = pd.read_csv(StringIO(s), sep=" ")

df["3D10_shift_1"] = df["3D10"].shift(1)
df["3D10_shift_2"] = df["3D10"].shift(2)
df["m"] = list(zip(df["3D10"], df["3D10_shift_1"], df["3D10_shift_2"]))
df["Date"] = pd.to_datetime(df.Date, format='%Y-%m-%d')

# 第一个pattern
res1 = [(d, d+pd.Timedelta(days=1), d+pd.Timedelta(days=2)) for d in df[df.m==(-1,1.0,1.0)].Date.dt.date]

# 第二个pattern
res2 = [(d, d+pd.Timedelta(days=1), d+pd.Timedelta(days=2)) for d in df[df.m==(1,-1.0,-1.0)].Date.dt.date]