如何将长数据转为生存数据

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假设我有这样一组长数据：
ID group time outcome
1 1 1 0
1 1 2 0
1 1 3 0
1 1 4 1
2 1 1 0
2 1 2 0
2 1 3 0
2 1 4 0
3 2 1 0
3 2 2 0
3 2 3 1
3 2 4 1
4 2 1 0
4 2 2 1
4 2 3 1
4 2 4 1

ID是病人ID，group是每个病人的分组，time代表这是对该病人的第n次观察记录，outcome = 1则代表感兴趣的事件在该时间段发生了，= 0则代表事件未发生。

我现在想把这样的长数据转化为生存数据，在保留group的情况下记录下每个病人第一次outcome发生的time，若在整个试验期间感兴趣的事件未发生，则outcome应 = 0且time = 对病人观察记录的时间，换言之我想获得以下格式的数据：
ID group time outcome
1 1 4 1
2 1 4 0
3 2 3 1
4 2 2 1

恳请各位SAS大佬指点，或者R也行

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关键词：长数据 outcome Group time Come

1. data have;
   
2.   input ID$ group$ time outcome;
   
3.   cards;
   
4. 1 1 1 0
   
5. 1 1 2 0
   
6. 1 1 3 0
   
7. 1 1 4 1
   
8. 2 1 1 0
   
9. 2 1 2 0
   
10. 2 1 3 0
    
11. 2 1 4 0
    
12. 3 2 1 0
    
13. 3 2 2 0
    
14. 3 2 3 1
    
15. 3 2 4 1
    
16. 4 2 1 0
    
17. 4 2 2 1
    
18. 4 2 3 1
    
19. 4 2 4 1
    
20. ;
    
21. run;
    
22. 
    
23. data want;
    
24.   set have;
    
25.   by ID group;
    
26. 
    
27.   retain flag_of_flag;
    
28.   if first.group then flag_of_flag = 0;
    
29.   if outcome = 1 and flag_of_flag = 0 then flag = 1;
    
30.   if flag = 1 then flag_of_flag = 1;
    
31.   if (last.group and flag_of_flag = 0) or flag = 1;
    
32. 
    
33.   drop flag flag_of_flag;
    
34. run;

复制代码

1. require(dplyr)
   
2. dat1 <- dat.test %>% filter(outcome == 1) %>% group_by(ID) %>% filter(row_number()==1)
   
3. '%notin%' <- Negate('%in%')
   
4. dat2 <- dat.test %>% filter(ID %notin% dat1$ID) %>% group_by(ID) %>% filter(row_number() == n())
   
5. out <- rbind(dat1, dat2) %>% arrange(ID)

复制代码