在Apache Spark中，窗口函数可以使用过滤器和条件来对窗口中的数据进行筛选和聚合操作。以下是一个包含代码示例的解决方法：

1. 导入必要的Spark类和函数：

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.expressions.Window

2. 创建一个SparkSession：

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Window Functions")
  .master("local")
  .getOrCreate()

3. 创建一个示例数据集：

val data = Seq(
  (1, "Alice", "2019-01-01", 100),
  (2, "Bob", "2019-01-02", 200),
  (3, "Alice", "2019-01-03", 150),
  (4, "Bob", "2019-01-04", 300),
  (5, "Alice", "2019-01-05", 250)
)

val df = spark.createDataFrame(data)
  .toDF("id", "name", "date", "value")

4. 创建窗口规范和过滤条件：

val windowSpec = Window.partitionBy("name").orderBy("date")

val filteredWindowSpec = windowSpec.rowsBetween(-1, 1)
  .orderBy(desc("value"))

5. 使用窗口函数和过滤条件进行聚合操作：

val result = df.withColumn("sum_value", sum("value").over(filteredWindowSpec))

result.show()

在这个示例中，我们首先创建了一个窗口规范，其中按照姓名字段（name）进行分区，并按照日期字段（date）进行排序。然后，我们创建了一个过滤器，其中包含了一个范围窗口，该窗口包括前一行、当前行和下一行，并根据值字段（value）进行降序排序。

最后，我们使用窗口函数sum来计算每个窗口中值字段的总和，并将结果添加到数据集中。最后，我们通过调用show方法来查看结果。

这就是使用Apache Spark中的窗口函数中的过滤器和条件的解决方法，其中包含了一个代码示例。