Mehrere Kaplan-Meier-Kurven mit lifelines plotten
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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 mehrere Überlebenskurven plotten möchtest?
Der Aufruf von kmf.plot() gibt ein Matplotlib ax-Objekt zurück, das du bei einem zweiten kmf2.plot()-Aufruf als Argument verwenden kannst: kmf2.plot(ax=ax).
Vollständiges Beispiel (beachte, dass wir auch einen festen Y-Bereich von [0.0, 1.0] setzen, siehe How to make Y axis start from 0 in lifelines Kaplan-Meier plots):
kaplan_meier_multiple.py
from lifelines.datasets import load_leukemia, load_lymphoma
from lifelines import KaplanMeierFitter
# Datensätze laden
df_leukemia = load_leukemia()
df_lymphoma = load_lymphoma()
# Leukämie-Datensatz fitten & plotten
kmf_leukemia = KaplanMeierFitter()
kmf_leukemia.fit(df_leukemia['t'], df_leukemia['Rx'], label="Leukemia")
ax = kmf_leukemia.plot()
# Lymphom-Datensatz fitten & plotten
kmf_lymphoma = KaplanMeierFitter()
kmf_lymphoma.fit(df_lymphoma['Time'], df_lymphoma['Censor'], label="Lymphoma")
ax = kmf_lymphoma.plot(ax=ax)
# Y-Achse auf feste Skala setzen
ax.set_ylim([0.0, 1.0])
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