Python:如何使用Kaplan-Meier估计来估计生存曲线，以获得较低的95%置信区间

Python中可以使用 lifelines 库来进行 Kaplan-Meier 生存曲线估计，并计算较低的 95% 置信区间。

首先，确保已经安装了 lifelines 库。可以使用以下命令进行安装：

pip install lifelines

接下来，导入所需的库和模块：

import pandas as pd
from lifelines import KaplanMeierFitter

然后，准备数据。假设有一个包含生存时间和事件发生情况的数据集，可以将其加载到 Pandas 的 DataFrame 中：

data = pd.DataFrame({
    'time': [10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55],
    'event': [1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1]
})

在上述示例中，'time' 列包含生存时间，'event' 列表示事件发生情况（1 表示事件发生，0 表示未发生）。

接下来，创建一个 KaplanMeierFitter 对象，并使用数据拟合生存曲线：

kmf = KaplanMeierFitter()
kmf.fit(data['time'], data['event'])

现在，可以使用 plot() 方法绘制生存曲线图：

kmf.plot()

要计算较低的 95% 置信区间，可以使用 confidence_interval_survival_function() 方法：

confidence_interval = kmf.confidence_interval_survival_function_

最后，打印出较低的 95% 置信区间：

print(confidence_interval)

以上就是使用 Python 中的 lifelines 库进行 Kaplan-Meier 生存曲线估计，并计算较低的 95% 置信区间的方法。

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