R: Tibble vs ggplot2 (построение графиков)

Question

Я пытаюсь следовать руководству по R (https://rviews.rstudio.com/2017/09/25/survival-analysis-with-r/Компьютер, который я использую для работы, не имеет порта USB или подключения к Интернету - на нем есть только R с несколькими установленными библиотеками. На моем рабочем компьютере есть «выживание, рейнджер, ggplot2 и dplyr». Однако в нем нет "ggfortify". Я пытаюсь понять, как построить графики из учебника без ggfortify. Вот код, который я использую ниже:

  #load libraries
    library(survival)
    library(ranger)
    library(ggplot2)
    library(dplyr)
    
#load data
data(veteran)
head(veteran)

#Part 1 : works
# Kaplan Meier Survival Curve
km <- with(veteran, Surv(time, status))
km_fit <- survfit(Surv(time, status) ~ 1, data=veteran)

#plot(km_fit, xlab="Days", main = 'Kaplan Meyer Plot') #base graphics is always ready

tibble(time = km_fit$time, surv = km_fit$surv, 
       min = km_fit$lower, max = km_fit$upper) %>% 
  ggplot(aes(x = time)) +
  geom_line(aes(y = surv)) +
  geom_ribbon(aes(ymin = min, ymax = max), alpha = 0.3)

Однако я не могу заставить это работать:

#Part 2: does not work


km_trt_fit <- survfit(Surv(time, status) ~ trt, data=veteran)



tibble(time = km_trt_fit$time, surv = km_trt_fit$surv, 
       min = km_trt_fit$lower, max = km_trt_fit$upper) %>% 
    ggplot(aes(x = time, group = factor(veteran$trt), colour = factor(veteran$trt), fill = factor(veteran$trt))) +
    geom_line(aes(y = surv)) +
    geom_ribbon(aes(ymin = min, ymax = max), alpha = 0.3)


Error: Aesthetics must be either length 1 or the same as the data (114): group, colour and fill

Или это работает: #
Часть 3: не работает

vet <- mutate(veteran, AG = ifelse((age < 60), "LT60", "OV60"),
              AG = factor(AG),
              trt = factor(trt,labels=c("standard","test")),
              prior = factor(prior,labels=c("N0","Yes")))

aa_fit <-aareg(Surv(time, status) ~ trt + celltype +
                 karno + diagtime + age + prior , 
                 data = vet)

tibble(time = aa_fit$time, surv = aa_fit$surv, min = aa_fit$lower, max = aa_fit$upper) %>% 
  ggplot(aes(x = time)) +
  geom_line(aes(y = surv)) +
  geom_ribbon(aes(ymin = min, ymax = max), alpha = 0.3)

Error: geom_line requires the following missing aesthetics: y

Может кто-нибудь помочь мне исправить это?

Спасибо (Предыдущий пост: R: построение графиков (ggplot vs autoplot) )

Answer 1

Тебе придется поработать детективом!

У меня сегодня есть время для второй части. Итак: Получается, что информация о стратах содержится в элементе km_trt_fit$strata. Выглядит это так:

km_trt_fit <- survfit(Surv(time, status) ~ trt, data=veteran)

km_trt_fit$strata

#> trt=1 trt=2 
#>    61    53

Это говорит вам о том, что существует 61 элемент trt=1и 53 элемента trt=2. Я не знаю, почему они не составляют в сумме 137 (количество строк veteran), но я предполагаю, что так survfit()работает. Это также причина, по которой вы получаете ошибку, потому что результирующие данные модели имеют другое количество строк, чем исходный фрейм данных, который вы пытаетесь включить с помощью veteran$trt.

Мое решение: Создать вектор strataс 61 и 53 элементов trt=1и , trt=2соответственно:

strata = km_trt_fit$strata
strata = rep(names(strata), times = strata)

Включите это в свои входные данные:

tibble(time = km_trt_fit$time, surv = km_trt_fit$surv,
       min  = km_trt_fit$lower, max = km_trt_fit$upper,
       trt  = factor(strata)) %>%
  ggplot(aes(x = time, colour = trt, fill = trt)) +
  geom_line(aes(y = surv)) +
  geom_ribbon(aes(ymin = min, ymax = max), alpha = 0.3)

Результат довольно близок к тому, что было в учебнике.

Я не слишком хорошо знаком с ggfortify, но его работа, вероятно, заключается в том, чтобы автоматически делать что-то подобное для вас. В его отсутствие вам придется исследовать структуры, создаваемые функциями модели, и извлекать данные вручную, как я сделал выше.