使用kaplanmeier、logrank检验和绘制图绘制生存曲线。
kaplanmeier的Python项目详细描述
卡普兰迈耶
- kaplan-meier是一个Python包，用于计算kaplan-meier曲线，进行秩次检验，并立即绘制出绘图。这项工作是建立在lifelines包上的。在
目录
安装
- 从PyPI安装kaplanmeier（推荐）。kaplanmeier与python3.6+兼容，可以在Linux、macosx和Windows上运行。在
- 根据麻省理工学院的许可证分发。在
要求
- 创造一个新的环境是明智的。Pgmpy需要旧版本的networkx和matplotlib。在
condacreate-nenv_KMpython=3.6condaactivateenv_KMpipinstallmatplotlibnumpypandasseabornlifelines
快速入门
^{pr2}$- 或者，从GitHub源安装kaplanmeier：
git clone https://github.com/erdogant/kaplanmeier.git
cd kaplanmeier
python setup.py install
进口kaplanmeier包
importkaplanmeieraskm
示例：
df=km.example_data()time_event=df['time']censoring=df['Died']labx=df['group']# Compute survivalout=km.fit(time_event,censoring,labx)
使用cii_alpha=0.05（默认值）
km.plot(out)
在
km.plot(out,cmap='Set1',cii_lines=None,cii_alpha=0.05)
在
km.plot(out,cmap='Set1',cii_lines='line',cii_alpha=0.05)
在
km.plot(out,cmap=[(1,0,1),(0,1,1)])
在
km.plot(out,cmap='Set2')
在
km.plot(out,cmap='Set2',methodtype='custom')
在
- df如下所示：
time Died group
0 485 0 1
1 526 1 2
2 588 1 2
3 997 0 1
4 426 1 1
.. ... ... ...
175 183 0 1
176 3196 0 1
177 457 1 2
178 2100 1 1
179 376 0 1
[180 rows x 3 columns]
引文
如果这对你的研究有用，请在你的出版物中引用卡普兰梅尔。以下是BibTeX条目示例：
@misc{erdogant2019kaplanmeier,title={kaplanmeier},author={Erdogan Taskesen},year={2019},howpublished={\url{https://github.com/erdogant/kaplanmeier}},}
参考文献
维护人员
- Erdogan Taskesen，github:erdogant
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