data set has no non-missing observations
时间: 2024-01-06 18:07:16 浏览: 47
这个错误通常表示数据集中所有的观测值都是缺失值,没有有效的数据点。这可能是由于数据集被意外地清空或者数据预处理过程中出现了错误。您可以检查数据集是否被正确读入,并查看数据处理代码是否正确处理了数据。同时,您还可以检查数据集中是否存在异常值或缺失值,并使用合适的方法进行处理。如果问题仍然存在,您可以考虑寻求其他数据分析专家的帮助。
相关问题
fewer than 2 non-missing observations for disabled
我理解您的问题是什么意思。这个错误信息是指在某个变量中,残缺数据(missing data)的数量超过了所剩下的非缺失数据的数量,导致无法做出有效的统计分析。这通常发生在数据缺失比较严重的情况下,可能会影响模型的准确性和可靠性。解决这个问题的方法包括使用更多的数据来填补缺失值或者使用适当的缺失值填充方法来处理缺失值。
Can't compute median survival time of object <lifelines.CoxPHFitter: fitted with 77 total observations, 65 right-censored observations>
这个错误是因为您的生存数据集中存在截尾数据(右截尾),而默认情况下,`median_survival_times` 函数不会计算截尾数据的中位生存时间。如果您希望计算截尾数据的中位生存时间,可以使用 `median_survival_times` 函数的 `method` 参数,并将其设置为 `'kaplan-meier'` 或 `'plugin'`。
例如,以下是使用 `kaplan-meier` 方法计算中位生存时间的示例代码:
```python
from lifelines import CoxPHFitter
from lifelines.datasets import load_rossi
from lifelines.utils import median_survival_times
# 加载罗西数据集
rossi_dataset = load_rossi()
# 拟合COX模型
cph = CoxPHFitter()
cph.fit(rossi_dataset, duration_col='week', event_col='arrest')
# 计算中位生存时间
median_survival_times(cph, method='kaplan-meier')
```
该代码加载了罗西数据集,使用 `CoxPHFitter` 拟合 COX 模型,然后使用 `median_survival_times` 函数计算中位生存时间,并将 `method` 参数设置为 `'kaplan-meier'`。这将使用 Kaplan-Meier 方法来计算截尾数据的中位生存时间。您也可以将 `method` 参数设置为 `'plugin'`。