KM with CI ribbon does not show correctly with plotnine

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評価

難易度
3/5
見積もり時間
1〜2日
初心者へのやさしさ
42/100
issue の種類
バグ
明瞭さ
おおむね明確
活発さ
停滞
技術スタック
python
領域
data-visualization

調査の方向性

結合された生存データと信頼区間データを使って例を再現し、次に p9.geom_step と p9.geom_ribbon を組み合わせたときの挙動を調べます。レンダリングされたリボンを lifelines のプロットと比較し、問題が提供されたデータの整列にあるのか、plotnine のレンダリングにあるのかを判断します。信頼区間が生存曲線に正しく追従すれば完了です。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

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
主要言語
Python
スター
4.8k
フォーク
260
平均マージ
2日 12時間
マージ済み PR（30日）
4

環境構築

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