程序员经验分享-hwhale

删除缺失的数据值

2024-05-16

我删除了原始帖子，以便能够发布更大版本的数据集。实际上总共有 418 行。

这是我正在进行的生存分析的数据。第一列是 ID 号，其他列标记为 V2 - V20。有很多缺失的数据，用“.”表示。

我用coxph()函数来获取以下内容：

#Saves survival time in vector "time".
time = surv.df[, "V2"]

#Saves information about censoring status in vector "status" in Cox's regression; death code should always be set to 1.
state = 1 - surv.df[, "V3"]

#Conduct Cox's regression analysis.
library(survival)
surv.cox = coxph(Surv(time, state == 1) ~ V4 + V5 + V6 + V7 + V8 + V9 + V10 + V11 + V12 + V13 + V14 + V15 + V16 + V17 + V18 + V19 + V20, data = surv.df)

Error in fitter(X, Y, istrat, offset, init, control, weights = weights,  : 
  NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 6)
In addition: Warning messages:
1: In fitter(X, Y, istrat, offset, init, control, weights = weights,  :
  Ran out of iterations and did not converge
2: In fitter(X, Y, istrat, offset, init, control, weights = weights,  :
  one or more coefficients may be infinite

我假设问题出在缺失值上。我尝试过非常粗略地使用以下方法清理数据：

#Allows us to use the select() function.
library(tidyverse)

#Find the missing value in each column.
surv.df[! is.na(surv.df)]

#Select the data column needed in an automatic data frame.
s1 = select(surv.df, V2)
s1[! is.na(s1)]

s2 = select(surv.df, V3)
s2[! is.na(s2)]

s3 = select(surv.df, V4)
s3[! is.na(s3)]
s3 = s3[-c(313:418), ]

等等。然而，我并没有取得什么成功。我想我的第一个问题是，如何分析具有这么多缺失值的数据（其中很多都在由于字符限制而无法发布的行中）？如何删除所有缺失值？一旦缺失值“.”，数据是否可分析被删除？

  1  400 2 1 21464 1 1 1 1 1.0 14.5  261 2.60 156  1718.0 137.95 172 190 12.2 4
  2 4500 0 1 20617 1 0 1 1 0.0  1.1  302 4.14  54  7394.8 113.52  88 221 10.6 3
  3 1012 2 1 25594 0 0 0 0 0.5  1.4  176 3.48 210   516.0  96.10  55 151 12.0 4
  4 1925 2 1 19994 1 0 1 1 0.5  1.8  244 2.54  64  6121.8  60.63  92 183 10.3 4
  5 1504 1 2 13918 1 0 1 1 0.0  3.4  279 3.53 143   671.0 113.15  72 136 10.9 3
  6 2503 2 2 24201 1 0 1 0 0.0  0.8  248 3.98  50   944.0  93.00  63   . 11.0 3
  7 1832 0 2 20284 1 0 1 0 0.0  1.0  322 4.09  52   824.0  60.45 213 204  9.7 3
  8 2466 2 2 19379 1 0 0 0 0.0  0.3  280 4.00  52  4651.2  28.38 189 373 11.0 3
  9 2400 2 1 15526 1 0 0 1 0.0  3.2  562 3.08  79  2276.0 144.15  88 251 11.0 2
 10   51 2 2 25772 1 1 0 1 1.0 12.6  200 2.74 140   918.0 147.25 143 302 11.5 4
 11 3762 2 2 19619 1 0 1 1 0.0  1.4  259 4.16  46  1104.0  79.05  79 258 12.0 4
 12  304 2 2 21600 1 0 0 1 0.0  3.6  236 3.52  94   591.0  82.15  95  71 13.6 4
 13 3577 0 2 16688 1 0 0 0 0.0  0.7  281 3.85  40  1181.0  88.35 130 244 10.6 3
 14 1217 2 2 20535 0 1 1 0 1.0  0.8    . 2.27  43   728.0  71.00   . 156 11.0 4
 15 3584 2 1 23612 1 0 0 0 0.0  0.8  231 3.87 173  9009.8 127.71  96 295 11.0 3
 16 3672 0 2 14772 1 0 0 0 0.0  0.7  204 3.66  28   685.0  72.85  58 198 10.8 3
 17  769 2 2 19060 1 0 1 0 0.0  2.7  274 3.15 159  1533.0 117.80 128 224 10.5 4
 18  131 2 1 19698 1 0 1 1 1.0 11.4  178 2.80 588   961.0 280.55 200 283 12.4 4
 19 4232 0 1 18102 1 0 1 0 0.5  0.7  235 3.56  39  1881.0  93.00 123 209 11.0 3
 20 1356 2 2 21898 1 0 1 0 0.0  5.1  374 3.51 140  1919.0 122.45 135 322 13.0 4
 21 3445 0 2 23445 0 0 1 1 0.0  0.6  252 3.83  41   843.0  65.10  83 336 11.4 4
 22  673 2 1 20555 1 0 0 1 0.0  3.4  271 3.63 464  1376.0 120.90  55 173 11.6 4
 23  264 2 2 20442 1 1 1 1 1.0 17.4  395 2.94 558  6064.8 227.04 191 214 11.7 4
 24 4079 2 1 16261 0 0 1 0 0.0  2.1  456 4.00 124  5719.0 221.88 230  70  9.9 2
 25 4127 0 2 16463 1 0 0 0 0.0  0.7  298 4.10  40   661.0 106.95  66 324 11.3 2
 26 1444 2 2 19002 1 0 1 1 0.0  5.2 1128 3.68  53  3228.0 165.85 166 421  9.9 3
 27   77 2 2 19884 1 1 1 1 0.5 21.6  175 3.31 221  3697.4 101.91 168  80 12.0 4
 28  549 2 2 16417 1 1 1 1 1.0 17.2  222 3.23 209  1975.0 189.10 195 144 13.0 4
 29 4509 0 2 23331 1 0 0 0 0.0  0.7  370 3.78  24  5833.0  73.53  86 390 10.6 2
 30  321 2 2 15116 1 0 1 1 0.0  3.6  260 2.54 172  7277.0 121.26 158 124 11.0 4
 31 3839 2 2 15177 1 0 1 0 0.0  4.7  296 3.44 114  9933.2 206.40 101 195 10.3 2
 32 4523 0 2 19722 1 0 1 0 0.0  1.8  262 3.34 101  7277.0  82.56 158 286 10.6 4
 33 3170 2 2 18731 1 0 0 0 0.0  0.8  210 3.19  82  1592.0 218.55 113 180 12.0 3
 34 3933 0 1 19015 1 0 0 0 0.0  0.8  364 3.70  37  1840.0 170.50  64 273 10.5 2
 35 2847 2 2 17758 1 0 0 0 0.0  1.2  314 3.20 201 12258.8  72.24 151 431 10.6 3
 36 3611 0 2 20604 1 0 0 0 0.0  0.3  172 3.39  18   558.0  71.30  96 311 10.6 2
 37  223 2 1 22546 1 1 1 0 1.0  7.1  334 3.01 150  6931.2 180.60 118 102 12.0 4
 38 3244 2 2 13378 1 0 1 1 0.0  3.3  383 3.53 102  1234.0 137.95  87 234 11.0 4
 39 2297 2 1 20232 1 0 1 0 0.0  0.7  282 3.00  52  9066.8  72.24 111 563 10.6 4
 40 4467 0 1 17046 1 0 0 0 0.0  1.3    . 3.34 105 11046.6 104.49   . 358 11.0 4
 41 1350 2 1 12285 1 0 1 0 0.0  6.8    . 3.26  96  1215.0 151.90   . 226 11.7 4
 42 4453 0 2 12307 1 0 1 1 0.0  2.1    . 3.54 122  8778.0  56.76   . 344 11.0 4
 43 4556 0 1 17850 1 0 0 0 0.0  1.1  361 3.64  36  5430.2  67.08  89 203 10.6 2
 44 3428 2 2 13727 1 0 1 1 1.0  3.3  299 3.55 131  1029.0 119.35  50 199 11.7 3
 45 4025 0 2 15265 1 0 0 0 0.0  0.6    . 3.93  19  1826.0  71.30   . 474 10.9 2
 46 2256 2 1 16728 1 0 1 0 0.0  5.7  482 2.84 161 11552.0 136.74 165 518 12.7 3
 47 2576 0 2 17323 1 0 0 0 0.0  0.5  316 3.65  68  1716.0 187.55  71 356  9.8 3
 48 4427 0 2 17947 0 0 0 0 0.0  1.9  259 3.70 281 10396.8 188.34 178 214 11.0 3
 49  708 2 2 22336 1 0 1 0 0.0  0.8    . 3.82  58   678.0  97.65   . 233 11.0 4
 50 2598 2 1 19544 1 0 1 0 0.0  1.1  257 3.36  43  1080.0 106.95  73 128 10.6 4
 51 3853 2 2 19025 1 0 0 0 0.0  0.8  276 3.60  54  4332.0  99.33 143 273 10.6 2
 52 2386 2 1 18460 0 0 0 0 0.0  6.0  614 3.70 158  5084.4 206.40  93 362 10.6 1
 53 1000 2 1 24621 1 0 1 0 0.0  2.6    . 3.10  94  6456.2  56.76   . 214 11.0 4
 54 1434 2 1 14317 1 1 1 1 1.0  1.3  288 3.40 262  5487.2  73.53 125 254 11.0 4
 55 1360 2 1 24020 0 0 0 0 0.0  1.8  416 3.94 121 10165.0  79.98 219 213 11.0 3
 56 1847 2 2 12279 1 0 1 1 0.0  1.1  498 3.80  88 13862.4  95.46 319 365 10.6 2
 57 3282 2 1 19567 1 0 1 0 0.5  2.3  260 3.18 231 11320.2 105.78  94 216 12.4 3
 58 4459 0 1 16279 0 0 0 0 0.0  0.7  242 4.08  73  5890.0  56.76 118   . 10.6 1
 59 2224 2 1 14754 1 0 1 1 0.0  0.8  329 3.50  49  7622.8 126.42 124 321 10.6 3
 60 4365 0 1 21324 1 0 0 0 0.0  0.9  604 3.40  82   876.0  71.30  58 228 10.3 3
 61 4256 0 2 16034 0 0 0 0 0.0  0.6  216 3.94  28   601.0  60.45 188 211 13.0 1
 62 3090 2 2 22173 1 1 0 0 0.0  1.3  302 2.75  58  1523.0  43.40 112 329 13.2 4
 63  859 2 2 17031 1 0 0 1 1.0 22.5  932 3.12  95  5396.0 244.90 133 165 11.6 3
 64 1487 2 2 22977 1 0 1 0 0.0  2.1  373 3.50  52  1009.0 150.35 188 178 11.0 3
 65 3992 0 1 14684 1 0 0 0 0.0  1.2  256 3.60  74   724.0 141.05 108 430 10.0 1
 66 4191 2 1 16967 0 0 1 0 0.0  1.4  427 3.70 105  1909.0 182.90 171 123 11.0 3
 67 2769 2 2 18733 1 0 0 0 0.0  1.1  466 3.91  84  1787.0 328.60 185 261 10.0 3
 68 4039 0 1 11912 1 0 0 0 0.0  0.7  174 4.09  58   642.0  71.30  46 203 10.6 3
 69 1170 2 1 18021 1 0 1 1 0.5 20.0  652 3.46 159  3292.0 215.45 184 227 12.4 3
 70 3458 0 1 20600 1 0 0 0 0.0  0.6    . 4.64  20   666.0  54.25   . 265 10.6 2
 71 4196 0 2 17841 1 0 1 0 0.0  1.2  258 3.57  79  2201.0 120.90  76 410 11.5 4
 72 4184 0 2 11868 1 0 0 0 0.0  0.5  320 3.54  51  1243.0 122.45  80 225 10.0 3
 73 4190 0 2 14060 1 0 0 0 0.0  0.7  132 3.60  17   423.0  49.60  56 265 11.0 1
 74 1827 2 1 18964 1 0 1 1 0.0  8.4  558 3.99 280   967.0  89.90 309 278 11.0 4
 75 1191 2 1 15895 1 1 1 1 0.5 17.1  674 2.53 207  2078.0 182.90 598 268 11.5 4
 76   71 2 1 18972 1 0 1 1 0.5 12.2  394 3.08 111  2132.0 155.00 243 165 11.6 4
 77  326 2 2 18199 1 0 1 1 0.5  6.6  244 3.41 199  1819.0 170.50  91 132 12.1 3
 78 1690 2 1 17512 1 0 1 0 0.0  6.3  436 3.02  75  2176.0 170.50 104 236 10.6 4
 79 3707 0 1 16990 1 0 1 0 0.0  0.8  315 4.24  13  1637.0 170.50  70 426 10.9 3
 80  890 2 2 24622 0 0 1 0 0.0  7.2  247 3.72 269  1303.0 176.70  91 360 11.2 4
 81 2540 2 1 23107 1 0 1 1 0.0 14.4  448 3.65  34  1218.0  60.45 318 385 11.7 4
 82 3574 2 1 24585 1 0 0 0 0.0  4.5  472 4.09 154  1580.0 117.80 272 412 11.1 3
 83 4050 0 1 20459 1 0 1 0 0.5  1.3  250 3.50  48  1138.0  71.30 100  81 12.9 4
 84 4032 0 2 20392 1 0 0 0 0.0  0.4  263 3.76  29  1345.0 137.95  74 181 11.2 3
 85 3358 2 2 17246 1 0 1 0 0.0  2.1  262 3.48  58  2045.0  89.90  84 225 11.5 4
 86 1657 2 1 19270 1 0 1 1 0.0  5.0 1600 3.21  75  2656.0  82.15 174 181 10.9 3
 87  198 2 1 13616 1 0 0 0 0.0  1.1  345 4.40  75  1860.0 218.55  72 447 10.7 3
 88 2452 0 2 15119 1 0 0 0 0.5  0.6  296 4.06  37  1032.0  80.60  83 442 12.0 3
 89 1741 2 1 19155 1 0 1 0 0.0  2.0  408 3.65  50  1083.0 110.05  98 200 11.4 2
 90 2689 2 1 12227 0 0 0 0 0.0  1.6  660 4.22  94  1857.0 151.90 155 337 11.0 2
 91  460 2 2 16658 1 0 1 1 0.5  5.0  325 3.47 110  2460.0 246.45  56 430 11.9 4
 92  388 2 1 28018 1 1 0 0 1.0  1.4  206 3.13  36  1626.0  86.80  70 145 12.2 4
 93 3913 0 1 13344 1 0 0 0 0.0  1.3  353 3.67  73  2039.0 232.50  68 380 11.1 2
 94  750 2 1 19693 1 0 1 1 0.0  3.2  201 3.11 178  1212.0 159.65  69 188 11.8 4
 95  130 2 2 16944 1 1 1 1 1.0 17.4    . 2.64 182   559.0 119.35   . 401 11.7 2
 96 3850 0 1 17841 1 0 0 0 0.0  1.0    . 3.70  33  1258.0  99.20   . 338 10.4 3
 97  611 2 2 26259 0 0 1 0 0.5  2.0  420 3.26  62  3196.0  77.50  91 344 11.4 3
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103  110 2 2 17884 1 1 1 1 1.0  2.5  188 3.67  57  1273.0 119.35 102 110 11.1 4
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122 3297 0 1 20248 1 0 0 0 0.0  0.6  298 4.13  29   758.0  65.10  85 256 10.7 3
123  971 2 1 16736 1 0 1 1 1.0  5.1    . 3.23  18   790.0 179.80   . 104 13.0 4
124 3069 0 1 19318 0 0 1 0 0.0  0.6  251 3.90  25   681.0  57.35 107 182 10.8 4
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126  824 2 1 19577 1 1 1 1 0.0  1.2  269 3.12   .  1441.0 165.85  68 166 11.1 4
127 3255 0 2 16109 1 0 0 0 0.0  0.5  268 4.08   9  1174.0  86.80  95 453 10.0 2
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150 2891 0 2 12779 1 0 0 1 0.0  1.0    . 3.63  57  1536.0 134.85   . 233 10.0 1
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163 2055 2 1 19540 1 0 0 0 0.0  0.3  233 4.08  20   622.0  66.65  68 358  9.9 3
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165 1077 2 1 19470 0 0 1 0 0.0  4.0  196 3.45  80  2496.0 133.30 142 212 11.3 4
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177 2609 0 2 20254 1 0 0 0 0.0  0.9  258 4.01  49   559.0  43.40 133 277 10.4 2
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182 2555 0 1 20799 1 0 1 0 0.0  0.6    . 3.69 161   674.0  26.35   . 539  9.9 2
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187  733 2 2 13073 1 0 1 0 0.0 14.0  808 3.43 251  2870.0 153.45 137 268 11.5 3
188 2332 0 1 22873 1 0 1 0 0.0  0.7  187 3.48  41   654.0 120.90  98 164 11.0 4
189 2456 0 2 18499 1 0 1 0 0.0  1.3  360 3.63  52  1812.0  97.65 164 256  9.9 3
190 2504 0 1 19916 1 0 0 1 0.0  2.3    . 3.93  24  1828.0 133.30   . 327 10.2 2
191  216 2 2 19246 1 1 1 1 0.0 24.5 1092 3.35 233  3740.0 147.25 432 399 15.2 4
192 2443 0 1 19256 1 0 1 0 0.0  0.9  308 3.69  67   696.0  51.15 101 344  9.8 4
193  797 2 2 20736 1 0 0 0 0.0 10.8  932 3.19 267  2184.0 161.20 157 382 10.4 4
194 2449 0 1 16216 1 0 0 0 0.0  1.5  293 4.30  50   975.0 125.55  56 336  9.1 2
195 2330 0 1 10795 1 0 1 0 0.0  3.7  347 3.90  76  2544.0 221.65  90 129 11.5 4
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218 2170 0 1 12636 1 0 0 0 0.0  0.5    . 3.89  29   897.0  66.65   . 423 10.1 1
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238 1874 0 2 24257 1 0 0 0 0.5  0.6  280 3.35   .  1093.0 128.65  81 295  9.8 2
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240 1831 0 1 20483 1 0 0 0 0.0  0.4  232 3.72  24   369.0  51.15 139 326 10.1 3
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249 1783 0 1 17525 1 0 0 1 0.0  1.3  242 3.20  35  1556.0 175.15  71 195 10.6 4
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262 1666 0 2 15628 1 0 1 0 0.0  2.8  322 3.06  65  2562.0  91.00 209 231  9.5 3
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288 1067 1 2 17874 1 0 1 0 0.5  8.7  310 3.89 107   637.0 117.00 242 298  9.6 2
289  799 2 1 24681 0 0 1 0 0.5  4.0  416 3.99 177   960.0  86.00 242 269  9.8 2
290 1363 0 1 24101 1 0 0 0 0.0  1.4  294 3.57  33   722.0  93.00  69 283  9.8 3
291  901 1 1 14939 1 0 0 0 0.0  3.2  339 3.18 123  3336.0 205.00  84 304  9.9 4
292 1329 0 2 18352 0 0 1 0 0.0  8.6  546 3.73  84  1070.0 127.00 153 291 11.2 3
293 1320 0 2 20891 1 0 1 1 1.0  8.5  194 2.98 196   815.0 163.00  78 122 12.3 4
294 1302 0 1 22111 0 0 1 0 0.0  6.6 1000 3.07  88  3150.0 193.00 133 299 10.9 4
295  877 1 1 12912 0 0 0 0 0.0  2.4  646 3.83 102   855.0 127.00 194 306 10.3 3
296 1321 0 2 11462 1 0 0 0 0.0  0.8  328 3.31  62  1105.0 137.00  95 293 10.9 4
297  533 1 1 20449 0 0 1 0 0.0  1.2  275 3.43 100  1142.0  75.00  91 217 11.3 4
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300  207 2 2 21247 1 0 1 0 0.0  5.2    . 2.23 234   601.0 135.00   . 206 12.3 4
301 1295 0 2 16513 1 0 0 0 0.0  1.0  393 3.57  50  1307.0  74.00 103 295 10.5 4
302 1271 0 1 13806 1 0 0 0 0.0  0.7  335 3.95  43   657.0  52.00 104 268 10.6 2
303 1250 0 2 22156 1 0 1 1 0.0  1.0  372 3.25 108  1190.0 140.00  55 248 10.6 4
304 1230 0 1 12979 1 0 0 0 0.0  0.5  219 3.93  22   663.0  45.00  75 246 10.8 3
305 1216 0 2 15730 1 0 1 1 0.0  2.9  426 3.61  73  5184.0 288.00 144 275 10.6 3
306 1216 0 2 20597 1 0 1 0 0.0  0.6  239 3.45  31  1072.0  55.00  64 227 10.7 2
307 1149 0 2 11167 1 0 0 0 0.0  0.8  273 3.56  52  1282.0 130.00  59 344 10.5 2
308 1153 0 1 22347 1 0 1 0 0.0  0.4  246 3.58  24   797.0  91.00 113 288 10.4 2
309  994 0 2 21294 1 0 0 0 0.0  0.4  260 2.75  41  1166.0  70.00  82 231 10.8 2
310  939 0 1 22767 1 0 0 0 0.0  1.7  434 3.35  39  1713.0 171.00 100 234 10.2 2
311  839 0 1 13879 1 0 0 0 0.0  2.0  247 3.16  69  1050.0 117.00  88 335 10.5 2
312  788 0 2 12109 1 0 0 1 0.0  6.4  576 3.79 186  2115.0 136.00 149 200 10.8 2
313 4062 0 . 21915 1 . . . 0.0  0.7    . 3.65   .      .     .     . 378 11.0 .
314 3561 2 . 23741 1 . . . 0.5  1.4    . 3.04   .      .     .     . 331 12.1 4
315 2844 0 . 19724 1 . . . 0.0  0.7    . 4.03   .      .     .     . 226  9.8 4
316 2071 2 . 27394 1 . . . 0.5  0.7    . 3.96   .      .     .     .   . 11.3 4
317 3030 0 . 22646 1 . . . 0.0  0.8    . 2.48   .      .     .     . 273 10.0 .
318 1680 0 . 15706 1 . . . 0.0  0.7    . 3.68   .      .     .     . 306  9.5 2

任何以“.”开头的列在过滤操作之前，过滤操作将保留在从文本文件读取时所具有的字符或因子类中。您需要在缩减的数据集上运行此命令：

surv.df[] <- lapply( surv.df, function(x) as.numeric(as.character(x)))

它将任何因子或字符分类列转换为数字类。您可以指定na.strings="."中的参数read操作以避免对字符的隐式和静默强制，或者您可以指定colClasses="numeric".

这是经过测试的代码：

names(surv.df)[ 2:3] <- c("times", "state") # better to stay in df

surv.cox = coxph(Surv(times, state == 1) ~ V4 + V5 + V6 + V7 + V8 + V9 + V10 + V11 + V12 + V13 + V14 + V15 + V16 + V17 + V18 + V19 + V20, data = surv.df)

#------------------------------------------


surv.cox
Call:
coxph(formula = Surv(time, state == 1) ~ V4 + V5 + V6 + V7 + 
    V8 + V9 + V10 + V11 + V12 + V13 + V14 + V15 + V16 + V17 + 
    V18 + V19 + V20, data = surv.df)

          coef  exp(coef)   se(coef)      z        p
V4  -5.421e-01  5.815e-01  5.616e-01 -0.965 0.334359
V5  -3.486e-04  9.997e-01  9.199e-05 -3.790 0.000151
V6  -1.151e+00  3.162e-01  9.316e-01 -1.236 0.216510
V7  -1.918e+01  4.658e-09  5.592e+03 -0.003 0.997263
V8   9.737e-01  2.648e+00  6.580e-01  1.480 0.138930
V9  -8.052e-01  4.470e-01  6.920e-01 -1.164 0.244590
V10  1.596e+00  4.935e+00  1.470e+00  1.086 0.277434
V11  5.874e-02  1.061e+00  1.027e-01  0.572 0.567217
V12  1.202e-03  1.001e+00  1.290e-03  0.931 0.351631
V13 -1.289e+00  2.757e-01  9.781e-01 -1.317 0.187686
V14  1.310e-03  1.001e+00  2.874e-03  0.456 0.648608
V15 -7.055e-04  9.993e-01  4.298e-04 -1.641 0.100732
V16  6.424e-06  1.000e+00  5.255e-03  0.001 0.999025
V17  4.114e-03  1.004e+00  4.627e-03  0.889 0.373941
V18  5.841e-03  1.006e+00  3.255e-03  1.795 0.072718
V19 -4.326e-01  6.488e-01  4.629e-01 -0.935 0.350031
V20  1.125e+00  3.081e+00  4.656e-01  2.416 0.015672

Likelihood ratio test=39.63  on 17 df, p=0.001458
n= 276, number of events= 18 
   (42 observations deleted due to missingness)

其中一些列可能确实应该转换为因子。这可以通过更复杂的方法来完成colClasses从文件读取时指定，或者可以在之后完成

fac_vector <- # a character vector with names of columns to be coerced 
surv.df[ fac_vector ] <- lapply (surv.df[fac_vector], factor)

我还注意到您的“状态”向量至少有 3 个级别，因此这可能意味着您需要做进一步的工作来定义事件标记真正记录的现实内容。

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