使用其他变量的颜色，而不是来自幸存者包

Question

当使用ggsurvplot()进行绘图时，希望通过分类变量为生存曲线着色，该分类变量是用于定义曲线（分层）的分类变量的超集。我已阅读所有文档并搜索答案但未成功。下面提供了可重现的代码，尽管实际的ggsurvplot()函数调用是伪代码。

library(survival)
library(survminer)
veteran <- veteran
veteran$group <- with(veteran,
                      ifelse(
                         celltype == "squamous" | celltype == "smallcell",
                         "group1", "group2"
                            )
                      )
# code used to generate the accompanying plot
surv <- survfit(Surv(time, status) ~ celltype, data = veteran)
ggsurvplot(fit = surv, data = veteran)

我希望曲线的形状和含义保持在上面的生存图中，但是它的颜色为“＃squ;”＃34;和＆＃34; smallcell＆＃34;相同（并表示＆＃34; group1＆＃34;）和其他两条曲线具有＆＃34; group2＆＃34;颜色。图例应包含两个条目：＆＃34; group1＆＃34;和＆＃34; group2＆＃34;。

下面是一个示例代码，可以更好地解释我正在尝试做什么（不起作用）

# pseudo-code, version1: without the grouping data in the survfit object
surv <- survfit(Surv(time, status) ~ celltype, data = veteran)
ggsurvplot(fit = surv, color = veteran$group,
           legend.labs = levels(factor(veteran$group)), data = veteran)

# pseudo-code, version2: with the grouping data in the survfit
surv <- survfit(Surv(time, status) ~ celltype + group, data = veteran)
ggsurvplot(fit = surv, color = group,
           legend.labs = levels(factor(veteran$group)), data = veteran)

编辑：已建议使用palette函数，但以下代码生成并出现错误

ggsurvplot(fit = surv,  palette = c("red", "red", "blue", "blue"), data = veteran)
#Error in names(scurve_cols) <- legend.labs : 
#'names' attribute [4] must be the same length as the vector [2]

但是，指定四种不同的颜色有效。

ggsurvplot(fit = surv,  palette = c("red", "red1", "blue", "blue1"), data = veteran)

Answer 1

为了完整性而回答这个问题。用户Henrik在评论中提供的解决方案。可能只适用于最新版本的幸运者[0.4.0]。

library(survival)
library(survminer)
veteran <- veteran
#coding an external 'superset' variable is unnecessary
surv <- survfit(Surv(time, status) ~ celltype, data = veteran)
ggsurvplot(fit = surv, palette = c("red", "red", "blue", "blue"), data = veteran)