R ggsurvplot 不要“Strata”标签

如果您不想在 `ggsurvplot` 的输出中包含“Strata”标签，可以使用 `survminer` 包中的 `ggsurvplot()` 函数的 `risk.table = FALSE` 参数来实现。这将删除风险表和标签。

下面是一个示例代码：

library(survminer)
library(survival)

fit <- survfit(Surv(time, status) ~ sex, data = lung)

ggsurvplot(fit, data = lung,
           risk.table = FALSE, # 不显示风险表
           legend.labs = c("Male", "Female"), # 自定义图例标签
           xlab = "Time in Days", ylab = "Survival Probability",
           ggtheme = theme_bw())

您可以根据需要自定义其他参数，例如 `legend.labs` 参数来更改图例标签。

相关问题

Error in strata(., stratanames = redWine$分组质量, size = c(c, b, a), : the names of the strata are wrong这个R语言报错怎么解决？

这个报错提示是因为在 `stratanames` 参数中指定的分层变量名称与数据集中的变量名称不匹配导致的。

你可以检查一下 `stratanames` 参数中指定的变量名称是否与数据集中的变量名称完全一致，包括大小写和空格等。如果不一致，可以将其修改为正确的变量名称，或者使用数据集中变量的位置来指定分层变量，例如 `stratanames = c(1,2,3)`。

另外，还需要检查一下数据集是否已经按照分层变量进行排序，如果没有排序需要先对数据集进行排序。

希望这些信息能够帮助你解决问题！

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。