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survival-analysis - Python での生存分析 - Python で同等の Survminer はありますか?
私は熱心な R ユーザーであるデータ サイエンティストであり、分析範囲を広げるのに役立つかどうか、現在 Python を検討しています。最初のステップとして、Python を使用して現在の R 分析を複製しようとしています。腫瘍学で働いていたので、イベントまでの時間データを使用して生存分析を頻繁に行っています。Rには、イベントデータまでの時間を分析およびプロットするための非常に強力なツールセットがあります。サバイバルとサバイバー。Python でライフライン パッケージを使用していますが、特に視覚化に関しては、survminer (ggsurvplot) ほどエレガントではないことがわかりました。他の人が同じように感じ、これに取り組むための解決策を見つけたかどうかを聞きたかっただけです. 誰かが Python で survminer と同等のものを開発する帯域幅を持っている場合、私はボランティアにもオープンです。
r - ggsurvplot と ggplot ラティス ?! 累積発生率関数を使用したカプラン・マイヤー曲線のプロット
カプラン マイヤー曲線 (KM) と累積イベントまたは累積発生率関数 (CIF) を格子として 1 つのプロットにプロットしたいと思います。
最近、SAS から R に切り替えました。SAS では、マクロを使用して 1 つのステップですべてを実行できますが (この画像を参照してください)、R で同様のものをまだ見つけることができませんでした。
現在、2 つの別々のグラフのコードを実行しています。survfit1 つ目はを使用してオブジェクトをプロットしggsurvplot、その結果が KM 曲線になりcumincますggplot。ggcompetingrisksあまり最適化できなかったので、私はそれを使用しません。また、競合するすべてのリスクではなく、たとえば癌による死亡など、1 つの特定の競合するリスクをプロットすることにも関心があります。
survminerパッケージの BMT データ フレームを使用した現在のコードの例を次に示します。
figKM と figCIF を格子プロットにまとめる方法はありますか? それらを別の方法でプロットすることはできますか？