fit, #生存分析结果
data = NULL, #a dataset used to fit survival curves
fun = NULL, # 定义生存曲线转换的任意函数。 经常使用的转换可以用字符参数指定:“event”绘制累积事件(f(y) = 1-y)，“cumhaz”绘制累积风险函数(f(y) = -log(y))，“pct”以百分比表示生存概率。
color = NULL, #曲线颜色
palette = NULL, #颜色调色板，可选调色板有 "grey","npg","aaas","lancet","jco", "ucscgb","uchicago","simpsons"和"rickandmorty".
linetype = 1, #线条形状，可以用数值型向量1，2表示，也可以用字符串向量c("solid", "dashed").
conf.int = FALSE, #是否画出置信区间
pval = FALSE, #是否显示P值
pval.method = FALSE, #是否添加计算P值得方法得文本，前提是pval = TRUE
test.for.trend = FALSE, #默认是F，如果TURE，返回trend Pvalues检验。 趋势检验旨在检测生存曲线的有序差异。 也就是说，至少对一个群体来说。 只有组数为>2时，才能进行趋势测试。
surv.median.line = "none", #画一条水平或者垂直得生存中位值线，允许的值有c("none", "hv", "h", "v"). v: 垂直vertical, h:水平horizontal.
risk.table = FALSE, #是否显示风险table。其他值有absolute" or "percentage",显示绝对数值/百分比；参数"abs_pct" ,百分比以及绝对数值都显示
cumevents = FALSE, # logical value specifying whether to show or not the table of the cumulative number of events.
cumcensor = FALSE, #logical value specifying whether to show or not the table of the cumulative number of censoring.
tables.height = 0.25, #设置table得高度，取值范围0-1
group.by = NULL, #包含分组变量名称得字符串向量。长度<=2
facet.by = NULL, #一个字符向量，包含将生存曲线分成多个面板的分组变量的名称。
add.all = FALSE, #一个逻辑值。 如果为TRUE，则在主图中添加合并患者(null model)的生存曲线。
combine = FALSE, # a logical value. If TRUE, combine a list survfit objects on the same plot.
ggtheme = theme_survminer(), #主题名称
tables.theme = ggtheme, #主题名称，默认是theme_survminer.
... #后面描述的参数和其他参数将被传递给ggplot2 geom_*()函数，如linetype, size, ii)或ggpar()函数来定制图形。 看到的细节部分
)
ENSG00000000003.13
ENSG00000000005.5
ENSG00000000419.11
ENSG00000000457.12
ENSG00000000460.15
ENSG00000000938.11
提示：
第一步：删除已存在变量和使用命令（ stringsAsFactors = FALSE ）以防止出错（R often uses a concept of factors to re-encode strings. This can be too early and too aggressive. Sometimes a string is just a string.To avoid problems delay re-encoding of strings by using stringsAsFactors = FALSE when creating data.frames.）
第二步：导入数据：
e1<-read.table("clipboard",header=T,sep=',')#读取剪切板的内容即其他地方复制后，直接使用该命令调取复制的内容。
或者直接新建.txt文档，将内容复制进去：
了解一下这个包的作用 >?org.Hs.eg.db
发现我们已有的信息ensembl_id,并且得知symbol（对象）这一列表示的是基因名，由此确定答题方向， 通过ensembl_id确定gene_id,再通过gene_id确定基因名 。
我们在g2e和我们已知的数据a的ensembl_id不一样，区别在于最后的版本号，我们已有数据有版本号，而得到的g2e没有版本号，所以先将其版本号去掉。
x,y:用于合并的两个数据框
by,by.x,by.y：指定依据哪些行合并数据框,默认值为相同列名的列.
all,all.x,all.y：指定x和y的行是否应该全在输出文件.
sort： by指定的列是否要排序.
suffixes： 指定除by外相同列名的后缀.
incomparables： 指定by中哪些单元不进行合并.
答案为：
在最后合并两个表格除了使用merge函数，还可以使用match函数
中间的失误：
提示：使用 http://www.cbioportal.org/index.do 定位数据集： http://www.cbioportal.org/datasets
打开 http://www.cbioportal.org/ ，操作如下：
得到另一种形式的图片，但是与网页制作的图片是一致的。
提示使用： http://www.oncolnc.org/
打开提示网址：
画出和网页一致的图（图片还需进一步查资料了解）
生存分析的基本了解： http://wemedia.ifeng.com/81829327/wemedia.shtml
如果 p 值小于阈值（0.05 或 0.01），则两组生存时间有显著差异。
