可能的解决方案：

val1, val2 = 1, 0.75

out = (df.assign(
    new=df.Value.where(df.Value.gt(val1) | df.Value.lt(val2))
    .ffill().gt(val1)))

print(out)

输出量：

date  Value    new
0  10/11  0.798  False
1  11/11  1.235   True
2  12/11  0.890   True
3  13/11  0.756   True
4  14/11  0.501  False

实际上，使用apply调用函数可能会有所帮助，因为它具有一些“记忆”逻辑。

res = True

def CheckRow(row):
    global res
    if res == True:
        if row['value']>1.0:
            res = False #next time check for < 0.75
            return True
        else:
            return False
    else: #res == False
        if row['value']<0.75:
            res = True #next time check for above 1.0
            return False
        else:
            return True

df['column'] = df.apply(lambda x: CheckRow(x), axis = 1)