KM with CI ribbon does not show correctly with plotnine

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Evaluación

Dificultad
3/5
Tiempo estimado
1-2 días
Aptitud para principiantes
42/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
python
Área
data-visualization

Línea de trabajo

Reproduce el ejemplo usando los datos combinados de supervivencia e intervalo de confianza y, después, inspecciona conjuntamente el comportamiento de p9.geom_step y p9.geom_ribbon. Compara la banda renderizada con el gráfico de lifelines y determina si el problema está en la alineación de los datos proporcionados o en el renderizado de plotnine; se considera terminado cuando el intervalo de confianza sigue correctamente la curva de supervivencia.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

Question

Using default code

from lifelines.datasets import load_dd
data = load_dd()
kmf = KaplanMeierFitter()
kmf.fit(data["duration"], event_observed=data["observed"])
kmf.plot_survival_function()
plt.xlim(0, 20)
plt.show()

produces KM curve with CI ribbon as expected, attached.
However, combined with the following this plotnine code

km_df = kmf.survival_function_.reset_index()
km_df.columns = ["Time", "Survival"]

ci_df = kmf.confidence_interval_.reset_index()
ci_df.columns = ["Time", "Lower", "Upper"]
km_merged = km_df.merge(ci_df, on="Time")

(
p9.ggplot(km_merged, p9.aes(x="Time", y="Survival")) +
p9.geom_step(size=1.2, color="blue") +
p9.geom_ribbon(p9.aes(ymin="Lower", ymax="Upper"), alpha=0.25, fill="blue")
)

the CI ribbon is not computed/aligned correctly with the survival function, see attached.
Any idea what is going wrong?

Image Image
Lenguaje dominante
Python
Estrellas
4.8k
Forks
260
Merge medio
2 d 12 h
PR fusionados (30 d)
4

Preparar el entorno

Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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