我可以使用 ggsurvplot 绘制如下图所示的单个 Kaplan-Meier 图：
library(survminer)
library(survival)
fit1 = survfit(Surv(time, status) ~ sex, data = lung)
ggsurvplot(fit1, data = lung)
但是，我需要以编程方式绘制许多 KM 图。我需要将不同的变量作为字符串传递。我在下面试过。
fml = as.formula(paste('Surv(time, status)~', 'sex'))
fit2 = survfit(fml, data = lung)
ggsurvplot(fit2, data = lung)
令人惊讶的是，这不起作用。我收到以下错误消息：
Error: object of type 'symbol' is not subsettable
我不知道为什么会这样。有谁知道如何解决这一问题？非常感谢。
正如Aidan 评论中的链接所建议的那样，您需要使用该函数survminer::surv_fit()，它是一个包装器survival::survfit()。所以，在你的例子中，
library(survminer)
library(survival)
# lung is distributed as an object, survival::lung
fit1 = surv_fit(Surv(time, status) ~ sex, data = lung)
ggsurvplot(fit1, data = lung)
surv_fit(object.formula)然后可以绘制来自的输出
fml = as.formula(paste('Surv(time, status)~', 'sex'))
fit2 = surv_fit(fml, data = lung)
ggsurvplot(fit2, data = lung)
在surv_fit帮助页面中，它还显示了如何拟合公式列表。