如何使用Survminer包優(yōu)雅的繪制生存曲線？

2020-12-31 11:53

＃顏色設置：palettes． ggsurvplot（fit， data ＝ lung， surv．median．line ＝＂hv＂，legend．title ＝＂sex＂， legend．labs ＝ c（＂Male＂，＂Female＂）， pval ＝ TRUE，conf．int ＝ TRUE，risk．table ＝ TRUE， tables．height ＝ 0．2，tables．theme ＝theme＿cleantable（）， palette ＝ c（＂＃E7B800＂，＂＃2E9FDF＂））

＃同時改變font size， style and colorggsurvplot（fit， data ＝ lung， main ＝＂Survival curve＂， font．main ＝ c（16，＂bold＂，＂blue＂）， font．x ＝ c（14，＂bold．italic＂，＂red＂）， font．y ＝ c（14，＂bold．italic＂，＂grey＂）， font．tickslab ＝ c（12，＂plain＂，＂darkgreen＂））

＃接下來，我們將講解如何在一張圖片上繪制多個生存曲線，這里使用R內置數(shù)據colon（自變量更多）

＃查看colon數(shù)據View（colon）

＃我們選擇自變量sex（性別）＋ rx（治療方式）＋adhere（鄰近器官）

＃擬合多個生存曲線fit3 ＜－ survfit（ Surv（time， status）～ sex ＋ rx ＋ adhere，data ＝ colon ）＃畫多個生存曲線 ggsurvplot（fit3， data ＝ colon， fun ＝＂cumhaz＂， conf．int ＝ TRUE， ggtheme ＝ theme＿bw（））

＃以上圖形可以看出，圖形復雜且雜亂，因此需要分割圖片

＃分割開多個生存曲線 ggsurv＜－ggsurvplot（fit3， data ＝ colon， fun ＝＂cumhaz＂， conf．int ＝ TRUE， risk．table ＝ TRUE， risk．table．col＝＂strata＂， ggtheme ＝ theme＿bw（））curv＿facet ＜－ ggsurv＄plot ＋ facet＿grid（rx ～ adhere）curv＿facet