我们在SCI论文中常常可以见到这样的表格，是根据分类来做出统计结果的，如下图，是根据患者是否存活把患者分成了两类幸存的和死亡的做分别统计，然后得出各类统计结果
那么，R语言是怎么做出这样的表格呢？首先我们要把数据进行分割，得到一个幸存的数据表和一个死亡的数据表，然后再分别统计，我们今天利用R语言自带的subset函数来演示这一功能，这是一个非常重要的功能，为今后我们对数据进一步分析做准备。
我们使用SPSS自带的一个Breast cancer survival肿瘤数据来演示，首先我们把这个数据导入R，并且删除缺失值
library(foreign)
library(survival)
bc <- read.spss(“E:/r/Breast cancer survival agec.sav”,
use.value.labels=F, to.data.frame=T)
bc <- na.omit(bc)
查看一下bc这个数据集的结构
head(bc)
age表示年龄，pathsize表示病理肿瘤大小（厘米），lnpos表示腋窝淋巴结阳性，histgrad表示病理组织学等级，er表示雌激素受体状态，pr表示孕激素受体状态，status结局事件是否死亡，pathscat表示病理肿瘤大小类别（分组变量），ln_yesno表示是否有淋巴结肿大，time是生存时间，后面的agec是我们自己设定的，不用管它。
在英文中subset就是亚组和子集的意思，R语言中subset函数就是用来构造子集的，我们使用这个功能来对数据进行分组。Subset函数使用最少要指定两个指标，一个是数据集，一个是变量。ln_yesno只有两个变量0和1,0表示没有淋巴结肿大，1表示有淋巴结肿大，我们现在使用ln_yesno这个指标把患者分成两组，一组是由淋巴结肿大的，一组是没有淋巴结肿大的。
ln_yesno0<-subset(bc,bc$ln_yesno<1)#我们告诉subset 函数在ln_yesno这个变量中取值为小于1的指标，也就是0
同理输入
ln_yesno1<-subset(bc,bc$ln_yesno>=1)
这样就得到了两个数据框ln_yesno0和ln_yesno1分别代表一组是由淋巴结肿大的，一组是没有淋巴结肿大的。说了一大堆，其实代码就是几行，非常简单。
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