R / tibble - 满足可变条件的子集时间序列？

Question

如何对从开始到第一次出现满足条件的变量的时间序列进行子集化？

tribble(
  ~t, ~x, ~y,
  as.POSIXct(strptime("2011-03-27 01:30:00", "%Y-%m-%d %H:%M:%S")), -1, 1,
  as.POSIXct(strptime("2011-03-27 01:30:01", "%Y-%m-%d %H:%M:%S")), -5, 2,
  as.POSIXct(strptime("2011-03-27 03:45:00", "%Y-%m-%d %H:%M:%S")), -3, 5,
  as.POSIXct(strptime("2011-03-27 04:20:00", "%Y-%m-%d %H:%M:%S")), -8, 3,
  as.POSIXct(strptime("2011-03-27 04:25:00", "%Y-%m-%d %H:%M:%S")), -2, 8
)

例如，从开始到第一次出现 y > 4 的所有行（预计样本数据的前三行）。

h3rm4ns解决方案解释

不包括匹配条件的第一行的更简单的情况是：

 %>% filter(cumsum(y > 4) == 0)

y > 4 将为 false，等于 R 中的 0，因此 cumsum == 0 将为所有 return TRUE（并因此过滤）行到第一个匹配 y > 4 的行，因此将 1 添加到总和中。

为了让它包含匹配的行，我们还 lag(y, default = 0)。

Answer 1

您可以执行以下操作：

df %>% filter(!cumsum(lag(y, default = 0) > 4))

结果：

# A tibble: 3 x 3
                    t     x     y
               <dttm> <dbl> <dbl>
1 2011-03-27 01:30:00    -1     1
2 2011-03-27 01:30:01    -5     2
3 2011-03-27 03:45:00    -3     5

R / tibble - 满足可变条件的子集时间序列？

R / tibble - subset time series up to variable condition met?

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