Python是一個常用的編程語言，被廣泛應用于數據分析領域。本文將介紹如何使用Python進行癌癥生存分析。

#導入所需模塊
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from lifelines import KaplanMeierFitter
#讀取數據
data = pd.read_csv('survival_data.csv')
#將數據分為生存時間和事件兩列
time = data['survival_time']
event = data['event']
#創建Kaplan-Meier生存曲線對象
kmf = KaplanMeierFitter()
#計算生存率并繪制生存曲線
kmf.fit(time, event)
kmf.plot()
plt.title('Kaplan-Meier survival curve for cancer patients')
plt.xlabel('Time (days)')
plt.ylabel('Survival probability')
#計算中位生存時間
median_survival_time = kmf.median_survival_time_
print('The median survival time is', median_survival_time, 'days.')
#計算生存率在特定時間點上的置信區間
confidence_interval = kmf.confidence_interval_survival_function_
print('The confidence interval for survival probability at t=200 is', confidence_interval[200], '.')

以上代碼使用了Python中的Kaplan-Meier方法計算了癌癥患者的生存率，繪制了生存曲線，并計算了中位生存時間和生存率的置信區間。這些結果可以幫助醫生和研究人員更好地了解癌癥的生存情況。