如何在survfit函数中使用带反引号的变量名？

问题背景 #

为了让生存分析图表显示更友好的变量名，将数据框中的baria_t重命名为带空格的Surgery type，但运行survfit时出现错误：

Error in `[.data.frame`(mf, ll) : colonnes non définies sélectionnées

（法语错误，意为“选择了未定义的列”），后续ggsurvplot也无法正常执行。

解决方案 #

不要直接修改数据框中的变量名为带空格格式——带空格的变量名在R的统计函数中容易引发识别问题。推荐保留原始变量名，在可视化阶段替换显示标签，既保证统计逻辑正常运行，又能得到友好的图表展示。

具体实现步骤 #

1. 保留原始变量名运行survfit
   直接使用原始变量名baria_t构建生存分析模型，避免带空格变量名的干扰：

   fit <- survfit(Surv(duree_suivi, Cancer) ~ baria_t, data = pts_raw_reg)
   

2. 在ggsurvplot中自定义显示标签
   通过ggsurvplot的参数或后续修改ggplot对象，替换图表中的变量名和标签：

   ggsurv <- ggsurvplot(fit, 
                        conf.int = TRUE, 
                        palette = c("#FF9E29", "#86AA00"),
                        risk.table = TRUE, 
                        risk.table.col = "strata",
                        fun = "cumhaz", 
                        yli = c(0, 0.05),
                        # 替换生存曲线的图例标签（按 strata 顺序填写）
                        legend.labs = c("腹腔镜手术", "开腹手术"), # 替换为实际手术类型名称
                        # 自定义风险表标题
                        risk.table.title = "患者风险表"
   )
   
   # 进一步修改坐标轴和图例的标题
   ggsurv$plot <- ggsurv$plot + 
     labs(
       x = "随访时间（月）", 
       y = "累积风险", 
       color = "手术类型",
       fill = "手术类型"
     )
   

错误原因说明 #

survfit对带空格的变量名支持有限，尤其是在公式解析和数据框列匹配时，容易出现列识别失败的问题。即使使用反引号包裹，部分版本的survival包仍可能存在兼容性问题，因此保留原始变量名是最稳妥的方案。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Seydou GORO