R 按顺序条件过滤，直到满足另一个条件

如何创建过滤器以满足两个条件：

删除前一天值下降到80%以上的所有行

继续删除下降后的行，直到值再次上升到50以上

数据%
变异（diff=（值滞后（value，default=first（value）））/lag（value，default=first（value）））

最终输出应为：

  date       value    diff
   <date>     <dbl>   <dbl>
 1 2021-01-01    89  0     
 2 2021-01-02    86 -0.0337
 3 2021-01-03    87  0.0116
 4 2021-01-04    76 -0.126 
 5 2021-01-06    90  8     
 6 2021-01-07    92  0.0222
 7 2021-01-08    83 -0.0978
 8 2021-01-12    51  1.22  
 9 2021-01-13    32 -0.373 
10 2021-01-14    88  1.75  
11 2021-01-15    92  0.0455

日期值差异
1 2021-01-01    89  0     
2 2021-01-02    86 -0.0337
3 2021-01-03    87  0.0116
4 2021-01-04    76 -0.126 
5 2021-01-06    90  8     
6 2021-01-07    92  0.0222
7 2021-01-08    83 -0.0978
8 2021-01-12    51  1.22  
9 2021-01-13    32 -0.373 
10 2021-01-14    88  1.75  
11 2021-01-15    92  0.0455

以下是一种使用

数据的方法。table:：rleid

库（dplyr）
数据%
mutate（diff=（value-lag（value，default=first（value）））/
滞后（值，默认值=第一个（值）））%>%
变异（删除=差异%
#在第一次删除行后，计算删除到分组行的索引
mutate（group_remove=data.table:：rleid（to_remove））%>%
#对于这些组，只要没有行达到值50
#若要继续，删除变量的赋值为FALSE
分组依据（分组删除）%>%
变异（继续删除=（组删除>1）&！删除&
总和（值>=50）=0%%>%
#过滤器删除第一种条件差异<80%的行
过滤器（！要删除）%>%
#在删除尚未达到50的行之后继续筛选行
筛选器（！要\u继续\u删除）
#>#A tibble:11 x 6
#>#组：组_移除[3]
#>日期值差异到\u删除组\u删除到\u继续\u删除
#>                                       
#>2021-01-01 43 0假1假
#>2021-01-02 47 0.0930假1假
#>3 2021-01-03 87 0.851假1假
#>42021-01-0476-0.126假1假
#>5 2021-01-06 90 8假3假
#>6 2021-01-07 92 0.0222假3假
#>7 2021-01-08 83-0.0978假3假
#>8 2021-01-12 51 1.22假5假
#>9 2021-01-13 32-0.373假5假
#>10221-01-14881 1.75假5假
#>11 2021-01-15 92 0.0455假5假

由（v2.0.0）于2021年5月10日创建

---

更新：如果行的起始值低于50，请调整解决方案，使其不从第一组中删除行。

这是一个不需要的列，我将在最终输出中删除它。还有一件事！如果连续值为100、5（减少95%）、10（增加100%）、15（增加50%）、16.5，您的预期结果是什么（10%增加），33（200%增加）。在值再次增加到50以上之前，只剩下100，因此

c（100,5,10,15,16.5,33,51,40）

序列只有

c（100,51,40）

事实上，即使下面的答案有效，它也不能很好地概括，特别是当你开始时的值小于50。我放弃了思考过程，并使用了新的标准来完成需要在shinyapp中完成的任务。我认为这可能是一个有缺陷的思考过程：）我会再次打扰你，（事实上，我发现这一点既有趣又有挑战性）A=c（102100,50,60,20100,5,10,15,1,33,50,53）的期望输出是什么由于此处的值下降了两次，下降了80%，但只上升了一次？请注意，如果在达到下降标准之前，前几个元素小于50，则此项不起作用。您可以分享失败案例的示例吗？将上一个数据集中的值列替换为

c（43,47,87,76,10,90,92,83,12,15,23,51,32,88,92）

。在最终输出中不应排除前两项。筛选后，值列应具有

c（43,47,87,76,90,92,83,51,32,88,92）

只需更新解决方案！完美！再次感谢：）

  date       value    diff
   <date>     <dbl>   <dbl>
 1 2021-01-01    89  0     
 2 2021-01-02    86 -0.0337
 3 2021-01-03    87  0.0116
 4 2021-01-04    76 -0.126 
 5 2021-01-06    90  8     
 6 2021-01-07    92  0.0222
 7 2021-01-08    83 -0.0978
 8 2021-01-12    51  1.22  
 9 2021-01-13    32 -0.373 
10 2021-01-14    88  1.75  
11 2021-01-15    92  0.0455