Data Science · Klinik Klinische Datenanalyse & Machine Learning
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20 · Konkurrierende Risiken und zeitabhängige Cox-Modelle

event_states.png

Abbildung · Quellcode

event_states

Erzeugt von fig_state_distribution() in module/20-competing-risks-timevariant/code/figures.py, Zeile 54–66.

Python
def fig_state_distribution(df) -> None:
    counts = df["event_state"].map({0: "Zensiert", 1: "Verstorben", 2: "Entlassen"}).value_counts()
    order = ["Entlassen", "Verstorben", "Zensiert"]
    counts = counts.reindex(order)
    colors = [SECONDARY, EVENT, "#C08B3A"]

    fig, ax = plt.subplots(figsize=(6.5, 4))
    bars = ax.bar(counts.index, counts.values, color=colors, width=0.55)
    for bar, v in zip(bars, counts.values):
        ax.text(bar.get_x() + bar.get_width() / 2, v + 5, f"{int(v)}", ha="center", fontweight="bold")
    ax.set_ylabel("Anzahl Patient:innen")
    ax.set_title(f"Endzustände in der Kohorte (n={len(df)})")
    save(fig, ASSETS / "event_states.png")

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