我正在进行一项研究，参与者每年接受一次判断.如果判断在50岁之前开始，参与者应被分配到"年轻"组.这个定义是永久性的，所以如果他们在≥50的时候被再次判断，他们仍然应该被定义为"年轻".如果他们在≥50岁时第一次被判断，他们会被分配到"老"组.

换句话说，参与者只能是年轻的或年老的，他们不能在研究过程中从年轻切换到老年.

现在，我的数据(&gt；20000行)错误地如下所示:

ID <- c("person1", "person1", "person2", "person3", "person3", "person3", "person4")
timepoint <- c(2020,2021,2018,2015,2016,2017,2021)
age <- c(49, 50, 45, 48, 49, 50, 55)
group <- c("young", "old", "young", "young", "young", "old", "old")
myinput <- data.frame(ID, timepoint, age, group)

>myinput
       ID timepoint age group
1 person1      2020  49 young
2 person1      2021  50   old
3 person2      2018  45 young
4 person3      2015  48 young
5 person3      2016  49 young
6 person3      2017  50   old
7 person4      2021  55   old

在第2行和第6行，第group行是不正确的，因为按照我上文所述的规则，第person1行和第person3行被永久定义为年轻.

本质上，我需要R来判断列表，以查看Person是否曾经被列为myinput$age < 50，并为所有行定义myinput$ = "young"，其中包含一个个体ID，可能使用if else.

请注意，情况并非如此.

       ID timepoint age group
1 person1         1  49 young
2 person1         2  50 young
3 person2         1  45 young
4 person3         1  48 young
5 person3         2  49 young
6 person3         3  50 young
7 person4         1  55   old

Edit:谢谢大家给出的有用答案！