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「R」生存图微调

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王诗翔呀
发布2020-07-06 17:09:42
5980
发布2020-07-06 17:09:42
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文章被收录于专栏:优雅R

survminer包应该是目前最常见的用来做生存分析可视化的包了。之前在公众号也分享过相关的函数使用方法。也有粉丝发邮件向我咨询过一些问题。读者需要记住的是,该包可视化的组件基本都是由ggplot2驱动的,所以常见的ggplot2修改方法同样适用于survminer可视化的生存曲线、表格等等。

还有就是学会如何看函数文档,很多问题文档里都有描述。查看文档的方法很简单,函数名前面加一个问号。

代码语言:javascript
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?ggsurvplot

信息就出来了,每一个选项都有说明,还有相关函数及链接。RStudio 打开文档还可以进行搜索,实在不能更方便了,比 Python 文档强多了。

接着我讲一个今天看到的小例子。

直接画一个生存曲线。

代码语言:javascript
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> library(survival)
> library(survminer)
>
> # Basic survival curves
> fit<- survfit(Surv(time, status) ~ sex, data = lung)
> ggsurvplot(fit, data = lung, risk.table = TRUE,
+            tables.theme = theme_cleantable())

有的东西我们会觉得有瑕疵,比如横轴纵轴 0 点怎么不在一起?

代码语言:javascript
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> ggsurvplot(fit, data = lung, risk.table = TRUE,
+            tables.theme = theme_cleantable(), axes.offset=F)

加上一个选项问题就解决了。

其实信息就写在文档里面了。

同样的问题我们也可以使用 ggplot2 解决:

代码语言:javascript
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> p = ggsurvplot(fit, data = lung, risk.table = TRUE,
+            tables.theme = theme_cleantable())
> p$plot + scale_x_continuous(expand = c(0, 0)) + scale_y_continuous(expand = c(0, 0))

估计这就是万佛朝宗吧,ggplot2的伟大在此。

★相关链接:https://github.com/kassambara/survminer/issues/196 ”

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原始发表:2019-12-03,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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