library(survival)
library(survminer)
library(ggplot2)
lung=lung
fit <- survfit(Surv(time, status) ~ sex+ph.ecog, data = lung)
ggsurvplot(fit, data = lung)
因此，基本上我想在此示例中通过“性别”绘制“调整后的”生存曲线，但在上面的ggsurvplot代码中，它会产生比我希望的更多的行，因为在模型中还包含了“ ph.ecog”。
我想一次使用ggsurvplot绘制1个变量的图，而我的尝试在下面失败了
ggsurvplot(fit, data = lung,group.by=c("sex"))