生存分析的R生命线图

我想为我的数据绘制一个生命线图，以便读者能够理解数据是如何形成的，以及权利审查对数据的影响

理想情况下，我希望它看起来像[这个][1]

我需要为每个参与者画一条水平线，从观察日期开始，到我们观察他的最后一天结束。进行最后一天观察的人应使用不同的颜色或其他指示器

数据如下所示：

regdate             lastlogindate            censor   duration
2010-02-24 02:30:43 2010-05-27 07:58:17       0       92
2007-12-23 11:16:37 2008-03-07 10:36:29       1       75
2009-01-19 04:23:28 2009-01-24 06:33:38       1        5
2010-07-25 10:24:39 2010-08-11 07:13:25       0       17
2009-08-23 07:18:06 2009-08-24 06:25:35       1        1
2007-08-12 07:24:55 2010-06-01 06:53:57       0     1024

加州大学洛杉矶分校有。我告诉我的导师，无论他在R的斯塔塔做了什么，我都能和他匹敌。我需要一些帮助，伙计们：

编辑：我终于成功了

下面是一个带有dput的数据示例

structure(list(users_id = c(1747516, 913136, 921278, 1654913, 
782364, 1371798, 1174461, 1493894, 1124186, 1249310), 
regdate = c("2010-08-15 05:50:09", "2009-01-04 13:47:46", "2009-01-07 13:34:53", "2010-06-30 11:19:08", "2008-08-13 06:46:28", "2010-01-26 12:58:20", "2009-08-18 15:13:12", "2010-04-04 11:33:47", "2009-07-10 12:33:41", "2009-10-19 13:30:49" ), 
lastlogindate = c("2010-09-01 05:51:34", "2010-09-17 05:25:00", "2009-05-15 07:55:30", "2010-07-02 07:34:02", "2008-10-25 14:29:50",  "2010-03-17 05:04:58", "2010-07-06 03:48:48", "2010-04-09 19:44:42", "2010-09-03 04:18:18", "2009-10-20 06:26:55"), 
censor6 = c(0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1)), 
.Names = c("users_id", "regdate", "lastlogindate", "censor6"), 
row.names = c(1L, 2L, 4L, 5L, 7L, 9L, 10L, 11L, 12L, 14L), 
class = "data.frame")

我所做的是用Reformae2包融化数据，这样每个观察结果都有两行。开始和结束日期。然后我添加了带有merge的审查变量

# Create a subset of the data with 25 observations
sampData1<-data[c("users_id", "regdate", "lastlogindate")]
sampData1<-sampData1[sample(1:nrow(sampData1),25),]
# Create two entries for each observation 1 for start date 1 for end
sampData1<-melt(sampData1, id.vars="users_id")
sampData1<-sampData1[order(sampData1$users_id, sampData1$value),]
# Add a grouping variable basically the same thing as user ID but looks better on plot
sampData1$ID<-rep(seq(1,nrow(sampData1)/2,1), each=2)
# Put back the censoring variable
sampData1<-merge(sampData1, data[,c("users_id", "censor6")])
sampData1$censor6<-as.factor(sampData1$censor6)
sampData1$value<-as.POSIXct(sampData1$value, origin="1970-01-01 00:00:00")

现在让我们创建一个情节

# Base Plot
gp<-ggplot(sampData1)

# Add the horizontal lines (This is the big deal)
gp+geom_line(aes(value, ID, group=ID, color=censor6, size=1))

# Decluter the x axis labels
gp+scale_x_datetime(breaks=date_breaks('3 month'))
# rotate x axis labels
gp+ theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))
# Change the legend label and colors
gp+scale_color_manual(values = c("red", "blue"))

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而且

如果您熟悉ggplot2 geom_pointrange，您将在实现这一目标方面走很长的路。总的来说，如果您使用dputt共享数据而不是复制粘贴数据，那么您的问题更有可能生成响应，因为这样做会使潜在的响应者更容易重新创建您的情况。嘿，谢谢你的评论，我将研究这个pointrange函数。下次将使用dput：好的，我知道了。我使用第三种解决方案作为基础