Error in `[.data.frame`(exp_survival, , outCol) : 选择了未定义的列

这个错误通常是因为你在一个数据框中选择了一个不存在的列名。请检查你的代码并确保选择的列名是正确的，并且确保这个列名在你的数据框中是存在的。你可以使用`names()`函数来查看你的数据框中所有的列名，或者使用`colnames()`函数进行同样的操作。另外，你也可以使用`$`符号来选择一个特定的列，比如`exp_survival$outCol`来选择`exp_survival`数据框中的`outCol`列。

相关问题

> survfit_object <- survfit(my_surv) Error in survfit.Surv(my_surv) : the survfit function requires a formula as its first argument如何解决

如果你在使用`survfit()`函数时遇到了错误消息 "the survfit function requires a formula as its first argument"，这可能是因为你传递给`survfit()`的参数不是一个公式对象。

要解决这个问题，你需要将生存对象 `my_surv` 转换为一个合适的公式对象，然后再传递给 `survfit()` 函数。你可以使用 `Surv()` 函数作为公式的一部分，将生存时间和事件发生情况作为参数传递给它，然后再将结果用于 `survfit()` 函数。

以下是修改后的代码示例：

library(survival)

my_data <- read.csv(file = "D:/1/PCAT与NAFLD/490人3PCAT.csv")

my_surv <- Surv(time = my_data$time, event = my_data$MACE)

survfit_object <- survfit(formula = my_surv)

final_percent <- summary(survfit_object)$surv

confidence_interval <- conf.int(survfit_object)

通过将 `my_surv` 作为参数传递给 `survfit()` 函数时，将其作为一个公式对象，你应该能够解决这个问题并计算出KM生存曲线的相关结果。

survived_age = data[data['survived'] == 1]['age'] not_survived_age = data[data['survived'] == 0]['age'] # 使用t检验验证两个样本之间的差异 t_stat, p_val = stats.ttest_ind(survived_age, not_survived_age, nan_policy='omit') # 输出结果 print('Mean age by survival:') print('Survived:', np.nanmean(survived_age)) print('Not survived:', np.nanmean(not_survived_age)) print('t-statistic:', t_stat) print('p-value:', p_val) Mean age by survival: Survived: 37.07602339181287 Not survived: 39.029143897996356 t-statistic: -1.7323274768521562 p-value: 0.08356210696764844

这段代码是用来分析 Titanic 数据集中不同生还状态下的乘客年龄均值，并使用 t 检验验证两个样本之间的差异。其中 survived_age 和 not_survived_age 分别表示生还和未生还样本中乘客的年龄，t_stat 和 p_val 分别表示 t 统计量和 p 值。在这个例子中，p 值为 0.08，大于通常使用的显著性水平 0.05，说明在这个数据集中，生还和未生还样本中乘客的年龄差异不是非常显著，即乘客年龄在生还和未生还中对生还状态影响不大。