상원의원의 재임 기간
퀘벡(Quebec) 출신 상원의원의 재임 기간이 브리티시컬럼비아(British Columbia) 출신과 다른 경향이 있는지 비교해 보려고 합니다. 간단한 방법은 두 집단의 Kaplan-Meier 생존 함수를 같은 그래프에 그려보는 거예요.
브리티시컬럼비아 상원의원의 재임 기간 정보가 담긴 DataFrame은 bc_df입니다. 다음 열을 포함해요.
name: 상원의원 이름diff_days: 재임 기간(일 단위)observed: 임기 종료가 관측되었는지 여부(1 또는 0)
퀘벡 상원의원의 생존 곡선은 senator_fig라는 pyplot 객체에 이미 그려져 있고, KaplanMeierFitter 인스턴스 kmf도 생성되어 있어요.
또한, pandas 패키지는 pd로 로드되어 있고, lifelines에서 KaplanMeierFitter 클래스를 임포트했으며, matplotlib의 pyplot 모듈은 plt로 임포트되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python에서의 Survival Analysis
연습 안내
- 브리티시컬럼비아 상원의원의 재임 기간에
KaplanMeierFitter인스턴스kmf를 적합하세요. - 퀘벡 상원의원의 곡선과 같은 그림에 브리티시컬럼비아 상원의원의 생존 곡선을 표시하세요.
- 그림을 표시하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Fit Kaplan-Meier estimator
____(____, ____, label='British Columbia')
# Plot survival function on senator_fig
____
# Display the figure
____