来自 survminer 包的 ggsurvplot() 中的曲线以外的其他变量的颜色

Question

当使用 ggsurvplot() 绘图时，希望通过分类变量为生存曲线着色，该分类变量是用于定义曲线（层）的分类变量的超集。我已经阅读了所有文档并没有成功地搜索答案。下面提供了可重现的代码，尽管实际的 ggsurvplot() 函数调用是伪代码。

library(survival)
library(survminer)
veteran <- veteran
veteran$group <- with(veteran,
                      ifelse(
                         celltype == "squamous" | celltype == "smallcell",
                         "group1", "group2"
                            )
                      )
# code used to generate the accompanying plot
surv <- survfit(Surv(time, status) ~ celltype, data = veteran)
ggsurvplot(fit = surv, data = veteran)

我希望曲线的形状和含义与上面的生存图中一样，但 "squamous" 和 "smallcell" 的颜色相同（并表示 "group1") 并且其他两条曲线具有 "group2" 颜色。图例应包含两个条目："group1" 和 "group2"。

下面是一个示例代码，可以更好地解释我正在尝试做什么（都不起作用）

# pseudo-code, version1: without the grouping data in the survfit object
surv <- survfit(Surv(time, status) ~ celltype, data = veteran)
ggsurvplot(fit = surv, color = veteran$group,
           legend.labs = levels(factor(veteran$group)), data = veteran)

# pseudo-code, version2: with the grouping data in the survfit
surv <- survfit(Surv(time, status) ~ celltype + group, data = veteran)
ggsurvplot(fit = surv, color = group,
           legend.labs = levels(factor(veteran$group)), data = veteran)

编辑：建议使用 palette 函数，但以下代码会产生错误

ggsurvplot(fit = surv,  palette = c("red", "red", "blue", "blue"), data = veteran)
#Error in names(scurve_cols) <- legend.labs : 
#'names' attribute [4] must be the same length as the vector [2]

但是，指定四种不同的颜色是可行的。

ggsurvplot(fit = surv,  palette = c("red", "red1", "blue", "blue1"), data = veteran)

Answer 1

为了完整性回答这个问题。用户Henrik在评论中提供的解决方案。可能只适用于最新版本的 survminer [0.4.0]。

library(survival)
library(survminer)
veteran <- veteran
#coding an external 'superset' variable is unnecessary
surv <- survfit(Surv(time, status) ~ celltype, data = veteran)
ggsurvplot(fit = surv, palette = c("red", "red", "blue", "blue"), data = veteran)

来自 survminer 包的 ggsurvplot() 中的曲线以外的其他变量的颜色

Color by other variable than used for curves in ggsurvplot() from the survminer package

r

ggplot2

survival-analysis