上院議員の在職期間
ケベック州出身の上院議員はブリティッシュコロンビア州出身の議員と比べて在職期間が異なる傾向にあるかを比較したいとします。シンプルな方法は、両者のKaplan-Meier生存関数を同じグラフ上に描くことです。
ブリティッシュコロンビア州の上院議員の在職期間データを含むDataFrameは bc_df です。次の列を含みます。
name: 議員の名前diff_days: 議員の在職期間（日数）observed: 任期終了が観測されたかどうか（1 または 0）
ケベック州議員の生存曲線は senator_fig という pyplot オブジェクト上に描画済みで、KaplanMeierFitter のインスタンス kmf も作成済みです。
さらに、pandas は pd として読み込まれ、lifelines から KaplanMeierFitter クラスがインポートされ、matplotlib の pyplot モジュールは plt としてインポート済みです。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶSurvival Analysis
演習の手順
KaplanMeierFitterインスタンスkmfをブリティッシュコロンビア州議員の在職期間データに適合させます。- ケベック州議員の図と同じ図に、ブリティッシュコロンビア州議員の生存曲線を重ねて描画します。
- 図を表示します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Fit Kaplan-Meier estimator
____(____, ____, label='British Columbia')
# Plot survival function on senator_fig
____
# Display the figure
____