给一个Data，用coxph做完生存分析后，画图对比不同Group的生存概率图像，只有一个变量Group，Group里面只有1和2。我想绘制的是cox结果的拟合图像和KM估计的对比，Cox和KM估计的图像需要画在同一张图里

首先，我们需要加载必要的包和数据。假设数据名为`mydata`，其中`Group`是分组变量，`Time`是时间变量，`Event`是事件变量。

library(survival)
library(ggplot2)

mydata <- read.csv("mydata.csv")

接下来，我们使用`coxph`函数来拟合Cox比例风险模型，并使用`survfit`函数来估计Kaplan-Meier生存曲线。这里我们将两个结果分别存储在`cox_model`和`km_model`中。

cox_model <- coxph(Surv(Time, Event) ~ Group, data = mydata)
km_model <- survfit(Surv(Time, Event) ~ Group, data = mydata)

然后，我们可以使用`autoplot`函数从`ggfortify`包中绘制Kaplan-Meier生存曲线。这里我们将Kaplan-Meier曲线的颜色设置为蓝色。

library(ggfortify)

km_plot <- autoplot(km_model, conf.int = FALSE, surv.col = "blue")

接下来，我们使用`survfit.coxph`函数从`survminer`包中绘制Cox比例风险模型的拟合曲线。这里我们将Cox比例风险模型的颜色设置为红色。

library(survminer)

cox_plot <- ggsurvplot(survfit.coxph(cox_model), data = mydata, conf.int = FALSE, surv.col = "red")

最后，我们可以使用`grid.arrange`函数从`gridExtra`包中将两个图像组合在一起。

library(gridExtra)

grid.arrange(km_plot, cox_plot, ncol = 2)

这样就可以得到一个包含Cox模型拟合曲线和Kaplan-Meier曲线的图像。