Error in terms.formula(formula, "strata", data = data) : attempt to use zero-length variable name

这个错误通常是因为你的数据中没有指定的变量名或者变量名长度为零。你需要检查你的代码和数据，看看是否有以下几个问题：

1. 检查你的公式，看看是否正确，并且所有变量都在数据集中存在；
2. 检查你的数据集，看看是否存在空值或者缺失值，并且所有变量名都符合要求；
3. 如果你使用了分层变量，检查一下你的分层变量是否正确，并且所有分层变量都在数据集中存在。

如果你还是无法解决问题，可以提供更多的信息，例如你的代码和数据，以便我更好地帮助你。

相关问题

--------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[4], line 5 2 cph = CoxPHFitter() 4 # 拟合Cox生存模型 ----> 5 cph.fit(data, 'time', event_col='status') File d:\PY\Lib\site-packages\lifelines\utils\__init__.py:56, in CensoringType.right_censoring..f(model, *args, **kwargs) 53 @wraps(function) 54 def f(model, *args, **kwargs): 55 cls.set_censoring_type(model, cls.RIGHT) ---> 56 return function(model, *args, **kwargs) File d:\PY\Lib\site-packages\lifelines\fitters\coxph_fitter.py:290, in CoxPHFitter.fit(self, df, duration_col, event_col, show_progress, initial_point, strata, weights_col, cluster_col, robust, batch_mode, timeline, formula, entry_col, fit_options) 184 """ 185 Fit the Cox proportional hazard model to a right-censored dataset. Alias of `fit_right_censoring`. 186 (...) 287 288 """ 289 self.strata = utils._to_list_or_singleton(utils.coalesce(strata, self.strata)) --> 290 self._model = self._fit_model( 291 df, 292 duration_col, 293 event_col=event_col, ... -> 1286 described = df.describe(include="all", **describe_kwarg) 1287 if "top" in described.index and "50%" not in described.index: 1288 central_stats = described.loc["top"].copy() TypeError: NDFrame.describe() got an unexpected keyword argument 'datetime_is_numeric' Output is truncated. View as a scrollable element or open in a text editor. Adjust cell output settings... pandas.core.series.Series

抱歉，我之前提供的代码中出现了一个错误。这是由于最新版本的pandas中，`describe()`函数的参数发生了变化。

请尝试使用以下修改后的代码：

# 创建CoxPHFitter对象
cph = CoxPHFitter()

# 拟合Cox生存模型
cph.fit(data, 'time', event_col='event', show_progress=True)

在这里，我们添加了一个新的参数`show_progress=True`来显示拟合过程的进度。

如果你仍然遇到问题，请确保你的pandas版本是最新的。你可以尝试使用以下命令更新pandas：

pip install --upgrade pandas

如果问题仍然存在，请检查你的数据是否符合要求，并确保时间列和事件列在数据中的命名正确。

希望这次能够帮助到你！如果还有其他问题，请随时提问。

p值保留3位小数library(survival) library(survminer) my_data <- read.csv(file="D:/SCI/新建文件夹/原始数据- K-M-1 -0.75.csv") my_surv <- Surv(time = my_data$interval, event = my_data$MACE) ggsurvplot(survfit(my_surv ~CACS.grade, data = my_data), data = my_data, legend.title = "CACs",# 改变图例名称 legend.labs = c("0", "0<CACs≤10", "10<CACs≤100","100<CACs≤400", ">400"), # 改变图例标签 xlab = "Months", # 设置x轴标签 ylab = "Survival Probability",# 设置y轴标签 pval = TRUE,# 在图上添加log rank检验的p值 pval.size = 3, censor.shape = 124,censor.size = 2, #conf.int = TRUE, #置信区间 risk.table = TRUE,# 在图下方添加风险表 tables.height = 0.2, tables.theme = theme_cleantable(), risk.table.col = "strata",# 根据数据分组为风险表添加颜色 linetype = "strata",# 改变不同组别的生存曲线的线型 #surv.median.line = "hv", # 标注出中位生存时间 #palette = c("blue", "darkred"),# 图形颜色风格 break.time.by = 10,# 将x轴按照间隔进行切分 risk.table.y.text.col = TRUE, # 设置风险表的文字颜色 risk.table.y.text = FALSE, # 以条柱展示风险表的标签，而非文字 #ncensor.plot = TRUE, # 展示随访过程中不同时间点死亡和删失的情况 main = "Survival curve", font.main = c(16, "bold", "darkblue"), font.x = c(14, "bold.italic", "black"), font.y = c(14, "bold.italic", "black")) summary(my_surv)

这段代码使用了R语言中的survival和survminer库来进行生存分析。首先，它从CSV文件中读取了数据，并创建了一个Surv对象来表示生存时间和事件信息。然后，它使用ggsurvplot函数绘制了生存曲线图，并进行了一些定制化的设置。

在绘制的生存曲线图中，x轴表示时间（以月为单位），y轴表示生存概率。曲线根据CACS.grade变量分组，每个组别对应不同的生存曲线。图例中显示了不同组别的标签，风险表显示了每个组别的风险情况。

此外，代码还设置了显示log rank检验的p值，并调整了其他一些图形和文字的属性。

最后，代码使用summary函数对Surv对象进行了汇总。