लॉन्ग लिव डेमोक्रेसी!

अध्याय की शुरुआत में, आपने शासन-अवधि (regime durations) वाले डेटासेट में डेटा सेंसरशिप की समस्या को जाँचा और पुष्टि की थी। अब औसत अवधि का अनुमान लगाने के लिए अपनी पहली सर्वाइवल कर्व बनाने का समय है।

आपका काम है एक सर्वाइवल फंक्शन का आकलन करना और सर्वाइवल प्रायिकताओं को दिखाने के लिए सर्वाइवल कर्व प्लॉट करना। सर्वाइवल फंक्शन का अनुमान लगाने के लिए, आप KaplanMeierFitter ऑब्जेक्ट का एक इंस्टेंस बनाएँगे और उसे उपयुक्त डेटा कॉलम्स पर फिट करेंगे। पैरामीटर नाम आपको दिए गए हैं, क्योंकि आप आगे के अध्यायों में सर्वाइवल फंक्शंस को फिट करने के बारे में और सीखेंगे।

pandas पैकेज pd के रूप में लोड है, matplotlib.pyplot मॉड्यूल plt के रूप में लोड है, और lifelines से KaplanMeierFitter क्लास इम्पोर्ट की गई है। durations वाला DataFrame लोड होकर regime_durations के रूप में मौजूद है।