使用熊猫进行生存分析的格式数据

2021-04-11 14:19:01 发布

您现在位置:Python中文网/ 问答频道 /正文

我想找出最快的方法,把生存分析数据转换成一种允许时变协变量的格式。基本上这是Stata中stsplit的python实现。举一个简单的例子,包含以下信息:

id start end  x1  x2  exit
 1   0    18  12  11   1

这告诉我们,观察开始于时间0,结束于时间18。退出告诉我们这是一个“死亡”而不是正确的审查。x1和x2是随时间变化的常数。在

^{pr2}$

我想要:

id start end  x1  x2  exit  age
 1   0    7   12  11   0    30
 1   7    17  12  11   0    40
 1   17   18  12  11   1    50

Exit在结尾处只有1,表示t=18是死亡发生的时候。在

2条回答
网友
1楼 ·

假设:

>>> df1
id  start   end x1  x2  exit
0   1   0   18  12  11  1

以及:

^{pr2}$

您可以:

df = df2.copy()                                 # start with df2
df['x1'] = df1.ix[0, 'x1']                      # x1 column
df['x2'] = df1.ix[0, 'x2']                      # x2 column
df.rename(columns={'t': 'start'}, inplace=True) # start column
df['end'] = df['start'].shift(-1)               # end column
df.ix[len(df)-1, 'end'] = df1.ix[0, 'end']
df['exit'] = 0                                  # exit column
df.ix[len(df)-1, 'exit'] = 1                     
df = df[['id', 'start', 'end', 'x1', 'x2', 'exit', 'age']] # reorder columns

输出:

>>> df
    id  start   end x1  x2  exit    age
0   1   0       7   12  11  0       30
1   1   7       17  12  11  0       40
2   1   17      18  12  11  1       50
网友
2楼 ·

这可以使用lifelines,特别是add_covariate_to_timeline函数example here。这个函数非常灵活,可以进行累加和等操作

对于上述示例:


"""
id start end  x1  x2  exit
 1   0    18  12  11   1
"""
long_df = pd.DataFrame([
    {'id': 1, 'start': 0, 'end': 18, 'x1': 12, 'x2': 11, 'exit': 1}
])


"""
id   t   age
 1   0    30
 1   7    40
 1   17   50
"""
tv_covariates = pd.DataFrame([
    {'id': 1, 't': 0, 'age': 30},
    {'id': 1, 't': 7, 'age': 40},
    {'id': 1, 't': 17, 'age': 50},
])

from lifelines.utils import add_covariate_to_timeline

add_covariate_to_timeline(long_df, tv_covariates, id_col='id', duration_col='t', event_col='exit', start_col='start', stop_col='end')

"""
   start  age    x1    x2   end  id   exit
0      0   30  12.0  11.0   7.0   1  False
1      7   40  12.0  11.0  17.0   1  False
2     17   50  12.0  11.0  18.0   1   True

"""

相关问题