各位前辈，向大家请教一个问题：
我有1个数据集（data=moni），其结构见（表1）。按照国外的资料上做了倾向评分，匹配如下（见表2，data=matches）.请问一下，我怎么在数据集（data=moni）中将id=treatment_IDN的编为group1=1，而id=control_IDN的编为group1=0，然后可以进行匹配后的两组比较。谢谢！
表1
Obs  name  id group age sex mlrhecg mhtime mhdiabete mhhtn survival _LEVEL_   ps_xb  ps_stdxb ps_pred  ranvar

   1   李**  1     1      58    1     0      3.3      1       1       1       1    -0.49374  0.28698 0.37901 0.09835
   2   王** 2     1      59    0     0      4.4      0       0       1       1    -0.75350  0.33800 0.32006 0.92755

   3   封**  3     1    60  1     1      2.5      1       1       0       1    -0.21633  0.26139 0.44613 0.08792
   4   戈**  4     1    61  0     0      4.2      1       1       1       1    -1.38400  0.28006 0.20037 0.30442
   5   夏**  5     1    62  1     0      2.2      0       0       1       1     0.28470  0.28509 0.57070 0.16866
   6   刘**  6     1    63  1     0      4.0      1       1       0       1    -1.47983  0.23964 0.18545 0.56443
   7   王**  7     1    64  1     1      3.9      0       0       1       1    -0.99309  0.24647 0.27030 0.79615
   8   毕**  8     1    65  0     0      3.1      1       0       0       1    -1.14021  0.17741 0.24228 0.19558
   9   王**  9     1    66  0     0      2.6      1       0       1       1    -0.93930  0.18011 0.28104 0.24675
  10  潘**   10   1    67  0     0      3.6      0       0       0       1    -1.13685  0.21293 0.24290 0.98991


表2

                                                        Treatment_    Control_
                                        Obs    match        IDN          IDN

                                          1       1         41           114
                                          2       2         24           255
                                          3       3         57           392
                                          4       4         30           470
                                          5       5         32           277
                                          6       6         15           313
                                          7       7          3           301
                                          8       8          1           298
                                          9       9         86           160
                                         10      10         25           227