在生命線中獲取生存函數估計值按屬性級別

我對使用生命線進行KM估計有一個挑戰。我有一個稱爲工人類型（全職，兼職等）的變量列，我想將KM估計值分組，然後輸出到CSV文件。這裏有一個片段：在生命線中獲取生存函數估計值按屬性級別

worker_types = df['Emp_Status'].unique() 

for i, worker_type in enumerate(worker_types): 
    ix = df['Emp_Status'] == worker_type 
    kmf.fit(T[ix], C[ix]) 
    kmf.survival_function_['worker'] = worker_type 
    #print kmf.survival_function_ 
    kmf.surviva 

l_function_.to_csv('C:\Users\Downloads\test.csv')

當我使用打印功能，我得到每worker_type的KM估計的每一次迭代;但是，當試圖導出到csv文件時，我只能得到工人類型的最新估計值。

我已閱讀生命線文檔，並看到了繪製不同層次的示例，但不知道如何橋接以輸出到csv。

來源

2016-07-26 Travis1585

你能否修正你的代碼的縮進？ – bernie

您應該提供指向文檔和DYA的鏈接（定義您的首字母縮略詞）。 – tmthydvnprt

您可以在循環頂部打開追加模式的文件，然後追加每一行，例如：

worker_types = df['Emp_Status'].unique() 
with open('C:/Users/Downloads/test.csv', 'a') as fou: 
    for i, worker_type in enumerate(worker_types): 
     ix = df['Emp_Status'] == worker_type 
     kmf.fit(T[ix], C[ix]) 
     kmf.survival_function_['worker'] = worker_type 
     if i == 0: 
      kmf.survival_function_.to_csv(fou) # write header on first iteration 
     else: 
      kmf.survival_function_.to_csv(fou, header=False)

邊注：請不要使用向後斜槓內的Python的Windows路徑。而是使用正斜槓。

來源

2016-07-26 14:08:30 bernie

感謝伯尼的幫助，那就是訣竅。我對這個馬虎的帖子表示歉意。這是我的第一個。 – Travis1585

非常歡迎您，先生。不用擔心這個帖子很好。 – bernie

嗨，伯尼，我可以問一個跟進問題嗎？我還嘗試將survival_function_df的每次迭代追加到另一個數據幀，但結果數據幀只有Emp狀態的最後一次迭代。你能指出我做錯了什麼嗎？ '數據= pd.DataFrame（） worker_types = DF [ '一致，如Emp_status']獨特（）對於i，worker_type在枚舉（worker_types）： IX = DF [ '一致，如Emp_status'] == worker_type kmf.fit （T [ix]，C [ix]） kmf.survival_function _ ['worker'] = worker_type data.append（kmf.survival_function_）' – Travis1585

在生命線中獲取生存函數估計值按屬性級別

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