生存数据分析是指对个体从某个事件发生时开始到另一个特定事件发生（比如死亡、失业或失败）的时间长度的分析。生存分析在医学、工程、经济学等领域经常被使用。Pytho...

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于 2023-04-26 19:18:25 发布

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文章标签：数据分析 python 数据挖掘

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生存数据分析关注从特定事件开始到另一个事件（如死亡、失业）发生的时间长度，广泛应用于医学、工程和经济学。Python提供了lifelines、survival、scikit-survival等库进行生存分析。本文通过实例介绍了如何使用KaplanMeierFitter拟合生存曲线，并探讨了其他如Cox比例风险模型的重要角色。

生存数据分析是指对个体从某个事件发生时开始到另一个特定事件发生（比如死亡、失业或失败）的时间长度的分析。生存分析在医学、工程、经济学等领域经常被使用。Python提供了许多函数库和工具可以用来做生存分析，包括但不限于lifelines、survival、scikit-survival等。

首先，我们需要导入所需的库和数据集：

import pandas as pd
from lifelines import KaplanMeierFitter
from lifelines.datasets import load_rossi

rossi_dataset = load_rossi()

接着，我们可以查看数据集的一些基本信息：

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