在调整后的生存曲线中定制直线类型(survminer，ggplot2)

Question

我试图画出一条调整后的生存曲线，但很难按组改变线条类型。我能够使用典型的ggplot2语言定制绘图的其他方面，但我遇到了更改行类型的问题。

示例：

library(survival)
library(survminer)

fit2 <- coxph( Surv(stop, event) ~ size + strata(rx), data = bladder )

ggadjustedcurves(fit2,
                 variable = "rx", 
                 data = bladder,
                 method = "average",
                 palette = c("#E69F00", "#56B4E9"),
                 size = 1.3,
                 legend = "right",
                 legend.title = expression(bold("Legend title")),
                 xlab = "Time",
                 font.legend = 12) +
  theme(legend.text.align = 0.5)

我试过加入：

geom_line( aes( linetype = c(1, 2) )
add.params = list(linetype = c(1, 2))

然后就

linetype = c(1, 2)

但似乎什么都起不到作用。

Answer 1

首先，您需要查看代码。

ggadjustedcurves

看来，ggadjustedcurves将其所有参数传递给依赖于“方法”参数的助手函数，在本例中为“平均”，因此现在来看(隐藏)函数：

 getAnywhere( ggadjustedcurves.average )

请注意，除了在“主函数”中定义的少数参数之外，没有接受附加参数的规定，即不使用R的省略机制或其他可能的aes-参数的规格--除了大小。(它也不使用geom_line。)因此，您需要同时更改主函数和助手函数，以接受"linetype“参数。在这里，我将展示如何修改助手函数(尽管这也需要对ggadjustedcurves函数进行修改，如果您想让它变得完全通用的话，可能还需要修改其馀的辅助函数)：

assignInNamespace('ggadjustedcurves.average',  

  function (data, fit, variable, size = 1, ..., linetype=linetype) 
    {
    time <- surv <- NULL
    lev <- sort(unique(data[, variable]))
    pred <- survexp(as.formula(paste("~", variable)), data = data, 
                    ratetable = fit)
    curve <- data.frame(time = rep(c(0, pred$time), length(lev)), 
                        variable = factor(rep(lev, each = 1 + length(pred$time))), 
                        surv = c(rbind(1, pred$surv)))
    ggplot(curve, aes(x = time, y = surv, color = variable)) + 
        geom_step(size = size, ..., linetype=linetype)  # not geom_line
    }, 
   pos="package:survminer")

​

​

如果对"geom_segment线型“进行如此搜索，您会发现geom_segment (这是geon_step所使用的)的构造方式使得很容易给出短向量来修改步骤函数的”连续“长度。见ggplot error using linetype and group aesthetics。这意味着，如果需要不同的线条类型，则需要使用for-loop或lapply来构建单独的“步进曲线”。