R语言之画生存曲线

任务：ggplot2拓展包画生存曲线

install.packages("survival")
install.packages("survminer")
library(survival)
library(survminer)
library(ggplot2)
library(ggpubr)
library(magrittr)
fit<- survfit(Surv(time, status) ~ sex, data = lung)
ggsurvplot(fit, data = lung,title="R2-03-12",
           surv.median.line = "hv", ##中值生存中的水平/垂直线
           legend.title = "SEX",
           legend.labs = c("Male", "Female"),
           pval = TRUE,conf.int = TRUE, 
           conf.int.alpha=0.1,##设置图上置信区间颜色的透明度，取值范围0-1，0相当于看不到，1就是不透明(R2-29)
           risk.table = "abs_pct",##显示绝对数量和风险个体的百分比
           risk.table.title ="R2-03-12", 
           risk.table.col="sex",
           risk.table.y.text.col=TRUE,risk.table.y.text=FALSE,##在风险表的文本注释中提供条而不是名称
           ncensor.plot=TRUE,##绘制在时间t的审查主题的数量
           ncensor.plot.title="R2-03-12",
           tables.height = 0.22,##默认值是0.25
           break.time.by=200,##在时间间隔中将x轴断开200
           palette = c("red","blue"))

拓展：Log-Rank检验比较生存曲线：survdiff()

surv_diff<-survdiff(Surv(time,status)~sex,data=lung)
surv_diff
require('survival')
fit2<-survfit(Surv(time,status)~sex+rx+adhere,data = colon)
ggsurv<-ggsurvplot(fit2,fun='event',conf.int = TRUE,ggtheme = theme_bw())
ggsurv$plot+theme_bw()+theme(legend.position = 'right')+facet_grid(rx~adhere)

下面的图显示了性别变量根据rx&adhere的值生存的曲线：

延伸：使用“survival”包和“KMsurv”包来绘制生存曲线

install.packages("KMsurv")
library(survival)
library(KMsurv) 
myfit1 =  survfit( Surv(time,status) ~ sex,data=lung) 
plot(myfit1,col=c("red","blue"), 
      conf.int = c("both"),##该参数有"both","only","none"三个值可选。
     main="Kaplan-Meier estimate ", 
     xlab="time", ylab="survival function for different sex group")
legend('topright',legend=c("Male","Female"),lty = 1, lwd = 2.5, cex= 0.8, 
    col = c("red","blue"),pt.cex = 1.25,bty = "n",title = "Sex")