ライフラインの属性レベル別にサバイバル関数の推定値を集計する

Question

ライフラインをKM推定に使用することに挑戦しています。私は従業員のタイプ（フルタイム、パートタイムなど）と呼ばれる変数列を持っています.KMの見積もりをグループ化してCSVファイルに出力したいと思います。ここでは、スニペットです：

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') 

私は印刷機能を使用する場合、私はworker_typeあたりKM推定値の各反復を取得します。しかし、csvファイルにエクスポートしようとすると、私は作業者タイプの最終見積もりしか得られません。

私はライフラインのドキュメントを読んでいますが、さまざまなレベルのプロットの例を見てきましたが、それをcsvにエクスポートする方法を橋渡しする方法はわかりません。

Answer 1

あなたは例えば、ループの先頭に追加モードでファイルを開き、それぞれの行を追加することができます。：

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) 

サイドノート：Pythonの内、Windowsのパスの後方スラッシュを使用しないでください。代わりにスラッシュを使用してください。