С некоторой арифметикой я думаю, что мы можем сделать это довольно эффективно.
Сначала мы найдем победителей и проигравших и назначим им 0
или 1
соответственно.Затем мы можем сделать различие по столбцам, чтобы выяснить, были ли два дня подряд проигрыш / выигрыш (1) или выигрышный проигрыш (-1).Поскольку выигрыш / выигрыш и проигрыш / проигрыш приведут к нулевой разнице, мы также должны проверить, какое было первое значение.Остальное только перекодирование и сборка.
d <- structure(list(Time=structure(17942:17947, class="Date"),
x1=c(NA, NA, 17L, 29L, 27L, 10L), x2=c(30L, 19L, 22L, 20L, 11L,
24L), x3=c(NA, 23L, 22L, 27L, 21L, 26L), x4=c(30L, 28L, 23L,
24L, 10L, 17L), x5=c(12L, 18L, 17L, 16L, 30L, 26L)),
row.names=c(NA, 6L), class="data.frame")
x <- t(apply(d[,-1], 1, function(x) x > median(x, na.rm=TRUE)))
nr <- nrow(x)
dx <- diff(x)
lw <- (dx == 1)*1
wl <- (dx == -1)*2
dd <- (dx == 0)
ww <- (dd & x[-nr,] == 1)*3
ll <- (dd & x[-nr,] == 0)*4
tab <- c("lose/win", "win/lose", "win/win", "lose/lose")[lw + wl + ww + ll]
d0 <- d
d0[-1,-1] <- tab
d0
# Time x1 x2 x3 x4 x5
# 1 2019-02-15 <NA> 30 <NA> 30 12
# 2 2019-02-16 <NA> lose/lose <NA> lose/win lose/lose
# 3 2019-02-17 <NA> lose/lose win/lose win/win lose/lose
# 4 2019-02-18 lose/win lose/lose lose/win win/lose lose/lose
# 5 2019-02-19 win/win lose/lose win/lose lose/lose lose/win
# 6 2019-02-20 win/lose lose/lose lose/win lose/lose win/win