survminer包的ggsurvplot()函數(shù)可以畫好看的生存分析曲線，也可以用分面的方法分面繪制多組圖片（教程可以見我以前給生信助手上的一個(gè)小建議「凌云34」Multiple Overall Survival Plots(2)，雖然說ggsurvplot()的語法基于ggplot2（其實(shí)應(yīng)該是ggpubr），但是它的圖卻不是標(biāo)準(zhǔn)的ggplot2格式，所以對于多個(gè)生存曲線圖，你并不能使用 cowplot，ggarrange和patchwork進(jìn)行拼接，甚至于Y叔開發(fā)的ggplotify都不能轉(zhuǎn)換為ggplot圖形（大家如有好的方案，也可以下方評論），那么到底要怎么辦才行。
比如說有下面這種數(shù)據(jù)

1. 我們先按size分組，做一個(gè)生存曲線，得到下面這個(gè)圖

library(survival)
library(survminer)
sfit <- survfit(Surv(time, event)~size, data=phe)
p1<-ggsurvplot(sfit,data = phe,
           palette = 'jco', 
           conf.int = T,conf.int.style='step', 
           pval = T,pval.method = T,
           risk.table = T,risk.table.pos='in',
           legend=c(0.85,0.85),
           legend.title="Size",
           legend.labs=c("small","big"),
           title="Survival curve for size", 
           ggtheme = theme_bw(base_size = 12))
p1

不同Size分組的生存曲線

2. 我們還可以按grade分組，得到下面這個(gè)圖

gfit=survfit(Surv(time, event)~grade, data=phe)
p2<-ggsurvplot(gfit,data = phe,
           palette = 'lancet', 
           conf.int = T,conf.int.style='step', 
           pval = T,pval.method = T,
           risk.table = T,risk.table.pos='in',
           legend=c(0.85,0.85),
           legend.title="Grade",
           title="Survival curve for grade", 
           ggtheme = theme_bw(base_size = 12) 
           )
p2

不同Grade分組的生存曲線

然而，我們并不能拼接圖形，使用下面的經(jīng)典拼圖代碼全都會(huì)報(bào)錯(cuò)，連轉(zhuǎn)換為ggplot都做不到

cowplot::plot_grid(p1,p2) # 這個(gè)函數(shù)不行
patchwork::p1+p1 # 這個(gè)函數(shù)也不行
p1<-ggplotify::as.ggplot(p1) # 轉(zhuǎn)成ggplot也不行

那么，除了導(dǎo)出圖片，用AI等工具以外，是不是就沒有在R里直接的解決方案了呢？

不然，我們可以用survminer的arrange_ggsurvplots函數(shù)進(jìn)行解決，如下面代碼跑完，就可以得到拼圖了。

splots <- list()
splots[[1]] <- p1
splots[[2]] <- p2
# 將多個(gè)圖合并一起
arrange_ggsurvplots(splots, print = TRUE,  
                    ncol = 2, nrow = 1) #定義行數(shù)和列數(shù)

多個(gè)生存曲線的合并