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我一直在尋找一個使用ggplot2繪製生存曲線的解決方案。我發現了一些很好的例子，但它們並沒有遵循整個ggplot2美學（主要關於陰影置信區間等）。所以最後我寫我自己的函數：使用ggplot2繪製R中的生存曲線
ggsurvplot<-function(s, conf.int=T, events=T, shape="|", xlab="Time",
ylab="Survival probability", zeroy=F, col=T, linetype=F){
#s: a survfit object.
#conf.int: TRUE or FALSE to plot confidence intervals.
#events: TRUE or FALSE to draw points when censoring events occur
#shape: the shape of these points
#zeroy: Force the y axis to reach 0
#col: TRUE, FALSE or a vector with colours. Colour or B/W
#linetype: TRUE, FALSE or a vector with line types.
require(ggplot2)
require(survival)
if(class(s)!="survfit") stop("Survfit object required")
#Build a data frame with all the data
sdata<-data.frame(time=s$time, surv=s$surv, lower=s$lower, upper=s$upper)
sdata$strata<-rep(names(s$strata), s$strata)
#Create a blank canvas
kmplot<-ggplot(sdata, aes(x=time, y=surv))+
geom_blank()+
xlab(xlab)+
ylab(ylab)+
theme_bw()
#Set color palette
if(is.logical(col)) ifelse(col,
kmplot<-kmplot+scale_colour_brewer(type="qual", palette=6)+scale_fill_brewer(type="qual", palette=6),
kmplot<-kmplot+scale_colour_manual(values=rep("black",length(s$strata)))+scale_fill_manual(values=rep("black",length(s$strata)))
)
else kmplot<-kmplot+scale_fill_manual(values=col)+scale_colour_manual(values=col)
#Set line types
if(is.logical(linetype)) ifelse(linetype,
kmplot<-kmplot+scale_linetype_manual(values=1:length(s$strata)),
kmplot<-kmplot+scale_linetype_manual(values=rep(1, length(s$strata)))
)
else kmplot<-kmplot+scale_linetype_manual(values=linetype)
#Force y axis to zero
if(zeroy) {
kmplot<-kmplot+ylim(0,1)
}
#Confidence intervals
if(conf.int) {
#Create a data frame with stepped lines
n <- nrow(sdata)
ys <- rep(1:n, each = 2)[-2*n] #duplicate row numbers and remove the last one
xs <- c(1, rep(2:n, each=2)) #first row 1, and then duplicate row numbers
scurve.step<-data.frame(time=sdata$time[xs], lower=sdata$lower[ys], upper=sdata$upper[ys], surv=sdata$surv[ys], strata=sdata$strata[ys])
kmplot<-kmplot+
geom_ribbon(data=scurve.step, aes(x=time,ymin=lower, ymax=upper, fill=strata), alpha=0.2)
}
#Events
if(events) {
kmplot<-kmplot+
geom_point(aes(x=time, y=surv, col=strata), shape=shape)
}
#Survival stepped line
kmplot<-kmplot+geom_step(data=sdata, aes(x=time, y=surv, col=strata, linetype=strata))
#Return the ggplot2 object
kmplot
}
我使用的每一層循環寫了以前的版本，但速度較慢。由於我不是程序員，因此我尋求改進功能的建議。也許增加一個風險患者的數據表，或者更好地整合ggplot2框架。
感謝
那正是我需要的，但試圖利用與填充選項我得到以下錯誤的圖形：在vecseq錯誤（f__，len__，如果（allow.cartesian || notjoin）NULL別的as.integer （max（nrow（x），： 以32行連接結果;超過28 = max（nrow（x），nrow（i））...如果您確定要繼續，請重新運行allow.cartesian =真的......我試圖理解它的含義，但我不明白！你有什麼想法嗎？ –