Удаление смещенных строк в тибле

Question

Обратите внимание, что порядок данных и столбец VALUE отличаются от моего предыдущего вопроса. Как удалить смещенные строки в таблице? Принятый ответ на вопрос работает для предоставленного мною набора данных, однако изменение значений приводит к сбою ответа.

Я пытаюсь удалить строки, имеющие значения смещения.

library(dplyr)
a <- c(1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2,2,2)
b <- c("a", "b", "b", "b", "c", "c","c", "d", "d", "d")
d <- c(10, 10, -10, 50, 20, -20, 60, 30, -30, 70)
o <- c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H", "I", "J")
df <- tibble(ID = a, SEQ = b, VALUE = d, OTHER = o)

Создает эту упорядоченную таблицу, которая сгруппирована по ID и SEQ.

> df
# A tibble: 10 x 4
      ID   SEQ VALUE OTHER
   <dbl> <chr> <dbl> <chr>
 1     1     a    10     A
 2     1     b   -10     B
 3     1     b    10     C
 4     1     b    50     D
 5     2     c   -20     E
 6     2     c    20     F
 7     2     c    60     G
 8     2     d   -30     H
 9     2     d    30     I
10     2     d    70     J

Я хочу отбросить пары строк (2,3), (5,6), (8,9), потому что VALUE отрицает VALUE в соответствующей предыдущей строке.

Я хочу, чтобы полученная таблица была

> df2
# A tibble: 4 x 4
     ID   SEQ VALUE OTHER
  <dbl> <chr> <dbl> <chr>
1     1     a    10     A
2     1     b    50     D
3     2     c    60     G
4     2     d    70     J

Я знаю, что я не могу использовать group_by %>% summarize, потому что мне нужно сохранить значение, которое находится в ДРУГОЙ. Я посмотрел на dplyr::lag() функционировать, но я не понимаю, как это может помочь. Я считаю, что я мог бы перебрать таблицу с каким-то типом for each цикл и генерировать логический вектор, который можно использовать для удаления строк, но я надеялся на более элегантное решение.

Answer 1

Если я полностью не понял ваш вопрос, это делает работу?

idx <- which(diff(cumsum(df$VALUE)) < 0);
df[-c(idx, idx + 1), ];
## A tibble: 4 x 4
#     ID   SEQ VALUE OTHER
#  <dbl> <chr> <dbl> <chr>
#1     1     a    10     A
#2     1     b    50     D
#3     2     c    60     G
#4     2     d    70     J

Answer 2

Это еще одно решение, которое не имеет никаких предположений в отличие от принятого ответа, который предполагает:

1- Данные также упорядочены на основе VALUE

2- Всякая разница cumsum отрицательно, что означает, что значение было отрицано по сравнению с предыдущей строкой.

3- И если разница отрицательная, эти строки находятся в одной группе (несколько приемлемо на основе упорядоченных данных).

Более общий ответ будет:

df %>% arrange(ID,SEQ,VALUE) %>%  group_by(ID, SEQ) %>% 
              mutate(helper = VALUE + lag(VALUE, default = -999)) %>% 
              filter(!(helper==0 | lead(helper, default = -999)==0)) %>% select(-helper))
## # A tibble: 4 x 4
## # Groups:   ID, SEQ [4]
##      ID   SEQ VALUE OTHER
##   <dbl> <chr> <dbl> <chr>
## 1     1     a    10     A
## 2     1     b    50     D
## 3     2     c    60     G
## 4     2     d    70     J