创建用于生存分析的数据集

Question

我正在尝试使用R中的生存包进行生存分析。

我的数据集看起来像这样，可以使用以下代码创建。

event <- c(1,0,0,1,0,1)
time <-c(8,50,100,200,300, 1)
id <- c(1,2,3,4,5, 6)
sex<-c(1,0,1,0,1,0)
mydat <- data.frame(id, time, event)


library(survival)
library(survminer)
fit<-survfit(Surv(time,event)~sex, mydat)
ggsurvplot(fit, size = 1, # change line size
      #palette = c("#E7B800", "#2E9FDF"), # custom color palette
        conf.int = TRUE, # Add confidence interval
        pval = TRUE, # Add p-value
        risk.table = TRUE, # Add risk table
        risk.table.col = "strata", # Risk table color by groups
 )

然而，mydat本身并不能作为生存分析的输入。

由于输出看起来像这样

enter image description here

我很感激任何帮助，使其适合使用生存包进行的生存分析。

提前致谢。

Answer 1

我认为您的数据 作为生存分析的输入（一旦res = df.groupby(df.C).agg({'A': 'sum', 'B': {'sum': 'sum', 'count': 'count'}}) res.columns = ['A_sum', 'B_sum', 'count'] 中的错误得到纠正），我认为它们只是没有显示您的期望。

执行sex时不会返回任何错误，也不会绘制生存或ggsurvplot。这两种方法都反映了您拥有的数据。

survfit()会为您的模型拟合返回有意义的结果：

summary(fit)

您的数据中有三个事件，一个在时间1，性别== 0，一个在时间8，性别== 1，一个在时间200，性别== 0.这是图表所示。阴影置信区间非常宽，因为您的观察结果很少。