Benutzerdefiniertes Legend-Label in lifelines Kaplan-Meier-Plot verwenden?
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Mit der lifelines-Bibliothek kannst du einfach Kaplan-Meier-Plots erstellen, z.B. wie in unserem vorherigen Beitrag Minimal Python Kaplan-Meier Plot example zu sehen ist:
kaplan_meier_example.py
from lifelines.datasets import load_leukemia
from lifelines import KaplanMeierFitter
df = load_leukemia()
kmf = KaplanMeierFitter()
kmf.fit(df['t'], df['Rx']) # t = Zeitpunkte, Rx: 0=zensiert, 1=Ereignis
kmf.plot()
Was, wenn du ein benutzerdefiniertes Label anstelle von KM_estimates in der Legende anzeigen möchtest?
Verwende kmf.fit(..., label='Dein Label'). Da wir den leukemias-Datensatz für dieses Beispiel verwenden, verwenden wir das Label 'Leukemia'
Vollständiges Beispiel:
custom_label_example.py
from lifelines.datasets import load_leukemia
from lifelines import KaplanMeierFitter
# Datensatz laden
df_leukemia = load_leukemia()
# Leukämie-Datensatz fitten & plotten
kmf_leukemia = KaplanMeierFitter()
kmf_leukemia.fit(df_leukemia['t'], df_leukemia['Rx'], label="Leukemia")
ax = kmf_leukemia.plot()
# Y-Achse auf feste Skala setzen
ax.set_ylim([0.0, 1.0])
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