一旦在前一行R中达到了关注的观察/条件，如何删除所有后续行右检查

如何解决一旦在前一行R中达到了关注的观察/条件，如何删除所有后续行右检查

希望您可以解决我认为是dplyr / tidyr的问题：

问题 首次进行感兴趣的观察后，如何有条件地删除以下观察？ （右删失）

数据

structure(list(record_id = c(120321,120321,120321),day_count = c(579,580,581,582,583,584,585,586,587,588,589,590,591,592,593,594,595,596,597,598,599
),day_count_stop = c(580,599,600
),te_yn = c(0,1,0)),row.names = c(NA,-21L),groups = structure(list(
    record_id = 120321,.rows = structure(list(1:21),ptype = integer(0),class = c("vctrs_list_of","vctrs_vctr","list"))),-1L),class = c("tbl_df","tbl","data.frame"),.drop = TRUE),class = c("grouped_df","tbl_df","data.frame"))

EXPLANATION

因此，我实际上是从0天到732天关注了record_id120321。在此示例中，您看到了从579天到600天的后续工作。

我想在te_yn变为1之后删除所有行。这就是我们感兴趣的观察。因此在584天，te_yn变为1。我想删除585天，直到结束。

最良好的祝愿

这是生存分析中一个较大问题的一部分。如果您有使用Cox PH分析的经验并希望为您提供帮助，请查看以下链接： Coding help for Cox PH analysis with a categorical time-dependent variable

解决方法

所以，我想您必须针对不同的record_id这样做。在这里，我按此分组。看看这是否适合您。

> library(dplyr)
> df %>% group_by(record_id) %>% filter(if(1 %in% te_yn) row_number() == 1: (which(te_yn == 1) -1) else TRUE)
# A tibble: 15 x 4
# Groups:   record_id [2]
   record_id day_count day_count_stop te_yn
       <dbl>     <dbl>          <dbl> <dbl>
 1    120321       579            580     0
 2    120321       580            581     0
 3    120321       581            582     0
 4    120321       582            583     0
 5    120321       583            584     0
 6    120322       579            580     0
 7    120322       580            581     0
 8    120322       581            582     0
 9    120322       582            583     0
10    120322       583            584     0
11    120322       584            586     0
12    120322       585            587     0
13    120322       586            588     0
14    120322       587            589     0
15    120322       588            590     0
> 

使用的数据：

structure(list(record_id = c(120321,120321,120322,120322),day_count = c(579,580,581,582,583,584,585,586,587,588,589,590,591,592,593,594,595,596,597,598,599,579,588
),day_count_stop = c(580,600,590),te_yn = c(0,1,0)),row.names = c(NA,-31L),class = c("tbl_df","tbl","data.frame"))

已将其他组添加到原始数据。