swimmer plot：游泳图；泳道图，也叫作Napoleon plot.(拿破仑图？拿破仑做错了什么了？他不就拿了一个破轮子)
泳道图因为看起来像一条条泳道，就像下面的图形一样。因此得名。泳道图最常用的用途就是用来展示肿瘤研究中的评估结果，但是其实泳道图还能用来展示治疗/观察周期、事件发生、事件持续时间或受试者状态。下面这张图它展示的就不是肿瘤总体评估的数据，而是不同剂量组给药时长的数据。
但是一般来说，我们做项目也不会要你画给药的泳道图，大多数都是肿瘤总体评估的泳道图，所以，我还是以肿瘤评估数据举例怎么画泳道图。
介绍下泳道图各个部位代表的意思，以一张经典的泳道图为例（有些会有些许差异，具体还是按照shell画吧）。然后总体评估（Overall Response我在后面都用OR代替，少打点字）
1)泳道图的X轴代表试验进行的duration，至于刻度单位是weeks还是months，可以参考shell，但是我觉得如果试验只进行了很短的一段的时间，用monhths作为X轴的单位的话，泳道会很短，不美观，用WEEKS稍微合理一点，然后一般也都是从0开始，不像图中的还有负坐标轴。
2）泳道图的Y轴是具体的受试者编号，也就是subjid，一个subjid一条泳道。
3）接着就是图里面的这些标志（三角形、方形、圆形等），大家可以看右下角的标签，不同的形状代表受试者在对应的周期，肿瘤总体评估结果是什么？比如我们看第一条泳道，这个受试者在第6-7个月的时候，肿瘤总体评估结果是CR，用红色的三角形表示。
需要注意的是，这张图三角形的标签是CR start，但是我目前的做的项目只要标明这个点是CR/PR/PD/SD就行了，不用标明start/end;所以泳道图有些细节还是需要和统计师确认了，比如有的还要求在OR和OR之间用横线表示，像下面这样，但是发现下面这张图只求CR和PR，然后求CR和PR的持续时间，也就是图上三角形和圆形之间的横线。
今天只简单地展示各个周期的OR，不展示持续时间，看下以后再讲（其实我不会，哈哈），然后这次只用GTL，不用SGPLOT，因为SGPLOT我也不会，哈哈哈。
4）然后泳道的长度代表什么？泳道的终点代表什么？一般来说，泳道的起点都是首次给药日期，然后泳道的终点要跟统计师确认一下，因为终点可能为治疗结束日期（EOT），也可能为研究结束日期（EOS），而且如果统计师看EOS，但是医学却要看EOT，所以最好确认一下，先按统计师的来，如果统计和医学不一致，开会讨论一下呗。
如果受试者既没有EOT，也没有EOS或者Death，那么这个subjid就是continued,一般用箭头表示，像下面这样：
那么这时候泳道的长度就是RFPENDTC或者受试者已知的最大存活时间。
5）然后你们看上面几张图每条泳道的颜色都不一样，这是因为把不同组别的受试者都放到一张图里面，所以X轴下面还加了一个标签表明不同颜色代表不同组别（或治疗阶段），如果一个组别有很多受试者，我们就可以分组别出图，比如3组就3张图。然后泳道的颜色就一样。
泳道图的重点就上面几个点，下面我们开始画图了：
先创建数据：一般一项肿瘤试验，会在基线测量靶病灶、非靶病灶的信息，以便和给药后的肿瘤状态进行比较，进而得出总体评估疗效，一般可能是4周一次，6周一次，这个看方案。然后总体评估数据一般做到ADRS里面,一般是直接拿CRF上收集的总体评估数据画图，但是我也遇到过医学想用confimed后的结果拿去画图，这个最好确认下。
然后我从如何创建画图的数据集开始讲起，手把手教，假设你的ADRS已经做好了。如下(代码我看下直接上传到简书吧，简书好像可以markdown
上面的就像我们已经生成的ADaM数据集之ADRS，接着我们对数据集进行处理，生成画图需要的变量。生成的变量作用已经注释出来了，其中我们是根据是否EOT判断continued。
数据已经准备好了，接着我们就开始画图了
data adrs;
subjid="S001";TRTA="A组";PARAMCD="OVRLRESP";TRTSDTC="2021-12-15";RSDTC="2022-01-10";avisit="肿瘤评估周期1";avalc="SD";rfpendtc="2022-06-10";output;
subjid="S001";TRTA="A组";PARAMCD="OVRLRESP";TRTSDTC="2021-12-15";RSDTC="2022-02-15";avisit="肿瘤评估周期2";avalc="PR";rfpendtc="2022-06-10";output;
subjid="S001";TRTA="A组";PARAMCD="OVRLRESP";TRTSDTC="2021-12-15";RSDTC="2022-03-15";avisit="肿瘤评估周期3";avalc="SD";rfpendtc="2022-06-10";output;
subjid="S001";TRTA="A组";PARAMCD="OVRLRESP";TRTSDTC="2021-12-15";RSDTC="2022-04-18";avisit="肿瘤评估周期4";avalc="SD";rfpendtc="2022-06-10";output;
subjid="S001";TRTA="A组";PARAMCD="OVRLRESP";TRTSDTC="2021-12-15";RSDTC="2022-05-10";avisit="肿瘤评估周期6";avalc="CR";rfpendtc="2022-06-10";output;
subjid="S002";TRTA="A组";PARAMCD="OVRLRESP";TRTSDTC="2021-12-10";RSDTC="2022-01-10";avisit="肿瘤评估周期1";avalc="SD";rfpendtc="2022-05-10";output;
subjid="S002";TRTA="A组";PARAMCD="OVRLRESP";TRTSDTC="2021-12-10";RSDTC="2022-02-15";avisit="肿瘤评估周期2";avalc="SD";rfpendtc="2022-05-10";output;
subjid="S002";TRTA="A组";PARAMCD="OVRLRESP";TRTSDTC="2021-12-10";RSDTC="2022-03-15";avisit="肿瘤评估周期3";avalc="PD";rfpendtc="2022-05-10";output;
subjid="S002";TRTA="A组";PARAMCD="OVRLRESP";TRTSDTC="2021-12-10";RSDTC="2022-04-18";avisit="肿瘤评估周期4";avalc="PD";rfpendtc="2022-05-10";output;
subjid="S003";TRTA="A组";PARAMCD="OVRLRESP";TRTSDTC="2021-12-01";RSDTC="2022-01-01";avisit="肿瘤评估周期1";avalc="CR";rfpendtc="2022-09-10";output;
subjid="S003";TRTA="A组";PARAMCD="OVRLRESP";TRTSDTC="2021-12-01";RSDTC="2022-02-15";avisit="肿瘤评估周期2";avalc="PR";rfpendtc="2022-09-10";output;
subjid="S003";TRTA="A组";PARAMCD="OVRLRESP";TRTSDTC="2021-12-01";RSDTC="2022-03-15";avisit="肿瘤评估周期3";avalc="PR";rfpendtc="2022-09-10";output;
subjid="S003";TRTA="A组";PARAMCD="OVRLRESP";TRTSDTC="2021-12-01";RSDTC="2022-04-18";avisit="肿瘤评估周期4";avalc="PR";rfpendtc="2022-09-10";output;
subjid="S003";TRTA="A组";PARAMCD="OVRLRESP";TRTSDTC="2021-12-01";RSDTC="2022-05-15";avisit="肿瘤评估周期5";avalc="SD";rfpendtc="2022-09-10";output;
subjid="S003";TRTA="A组";PARAMCD="OVRLRESP";TRTSDTC="2021-12-01";RSDTC="2022-06-18";avisit="肿瘤评估周期6";avalc="SD";rfpendtc="2022-09-10";output;
subjid="S003";TRTA="A组";PARAMCD="OVRLRESP";TRTSDTC="2021-12-01";RSDTC="2022-07-15";avisit="肿瘤评估周期7";avalc="PD";rfpendtc="2022-09-10";output;
subjid="S003";TRTA="A组";PARAMCD="OVRLRESP";TRTSDTC="2021-12-01";RSDTC="2022-08-18";avisit="肿瘤评估周期8";avalc="PD";rfpendtc="2022-09-10";output;
subjid="S004";TRTA="B组";PARAMCD="OVRLRESP";TRTSDTC="2022-06-01";RSDTC="2022-07-15";avisit="肿瘤评估周期1";avalc="PD";dthdtc="2022-10-20";rfpendtc="2022-10-20";output;
subjid="S004";TRTA="B组";PARAMCD="OVRLRESP";TRTSDTC="2022-06-01";RSDTC="2022-08-18";avisit="肿瘤评估周期2";avalc="PD";dthdtc="2022-10-20";rfpendtc="2022-10-20";output;
subjid="S005";TRTA="B组";PARAMCD="OVRLRESP";TRTSDTC="2021-12-21";RSDTC="2022-01-19";avisit="肿瘤评估周期1";avalc="CR";EOTDTC="2022-05-01";rfpendtc="2022-05-21";output;
subjid="S005";TRTA="B组";PARAMCD="OVRLRESP";TRTSDTC="2021-12-21";RSDTC="2022-02-21";avisit="肿瘤评估周期2";avalc="PR";EOTDTC="2022-05-01";rfpendtc="2022-05-21";output;
subjid="S005";TRTA="B组";PARAMCD="OVRLRESP";TRTSDTC="2021-12-21";RSDTC="2022-03-22";avisit="肿瘤评估周期3";avalc="PR";EOTDTC="2022-05-01";rfpendtc="2022-05-21";output;
subjid="S005";TRTA="B组";PARAMCD="OVRLRESP";TRTSDTC="2021-12-21";RSDTC="2022-04-18";avisit="肿瘤评估周期4";avalc="SD";EOTDTC="2022-05-01";rfpendtc="2022-05-21";output;
subjid="S006";TRTA="B组";PARAMCD="OVRLRESP";TRTSDTC="2022-01-01";RSDTC="2022-01-29";avisit="肿瘤评估周期1";avalc="CR";EOTDTC="2022-06-01";dthdtc="2022-11-20";rfpendtc="2022-11-20";output;
subjid="S006";TRTA="B组";PARAMCD="OVRLRESP";TRTSDTC="2022-01-01";RSDTC="2022-02-21";avisit="肿瘤评估周期2";avalc="PR";EOTDTC="2022-06-01";dthdtc="2022-11-20";rfpendtc="2022-11-20";output;
subjid="S006";TRTA="B组";PARAMCD="OVRLRESP";TRTSDTC="2022-01-01";RSDTC="2022-03-25";avisit="肿瘤评估周期3";avalc="PR";EOTDTC="2022-06-01";dthdtc="2022-11-20";rfpendtc="2022-11-20";output;
subjid="S006";TRTA="B组";PARAMCD="OVRLRESP";TRTSDTC="2022-01-01";RSDTC="2022-04-28";avisit="肿瘤评估周期4";avalc="SD";EOTDTC="2022-06-01";dthdtc="2022-11-20";rfpendtc="2022-11-20";output;
RUN;
data adrs2;
set adrs;
resp=avalc;
id=subjid;
*这种做法是画多个散点图，将散点分好几种情况;
/* if avalc="CR" then CRDUR=round((input(RSDTC,YYMMDD10.)-input(TRTSDTC,YYMMDD10.))/7,0.1);*/
/* if avalc="PR" then PRDUR=round((input(RSDTC,YYMMDD10.)-input(TRTSDTC,YYMMDD10.))/7,0.1);*/
/* if avalc="SD" then SDDUR=round((input(RSDTC,YYMMDD10.)-input(TRTSDTC,YYMMDD10.))/7,0.1);*/
/* if avalc="PD" then PDDUR=round((input(RSDTC,YYMMDD10.)-input(TRTSDTC,YYMMDD10.))/7,0.1);*/
if RSDTC^="" then resp_dur=round((input(RSDTC,YYMMDD10.)-input(TRTSDTC,YYMMDD10.))/7,0.1); *每个OR据首次给药的间期;
if EOTDTC="" then ONGODUR=round((input(rfpendtc,YYMMDD10.)-input(TRTSDTC,YYMMDD10.))/7,0.1); *continued标帜;
if DTHDTC^="" then DTHDUR=round((input(DTHDTC,YYMMDD10.)-input(TRTSDTC,YYMMDD10.))/7,0.1); *死亡标志;
if EOTDTC^="" then totdur=round((input(EOTDTC,YYMMDD10.)-input(TRTSDTC,YYMMDD10.))/7,0.1); *泳道的长度;
else if EOTDTC="" and rfpendtc^="" then totdur=round((input(rfpendtc,YYMMDD10.)-input(TRTSDTC,YYMMDD10.))/7,0.1); *泳道的长度;
proc sort;by trta totdur;
run;
ods listing close;
ods rtf file = "&project\graph\swimplot.rtf" ;
proc template;
define statgraph swimmplot;
begingraph/;
discreteattrmap name='restype';
value 'SD' / markerattrs=(symbol=squarefilled color=blue size=10);
value 'PR' / markerattrs=(symbol=squarefilled color=yellow size=10);
value 'CR' / markerattrs=(symbol=squarefilled color=green size=10);
value 'PD' / markerattrs=(symbol=squarefilled color=red size=10);
enddiscreteattrmap;
discreteattrvar attrvar=resp_map var=resp attrmap='restype';
entrytitle "Swim Plot of Overall Response ";
layout overlay/ walldisplay=(fill)
xaxisopts=(label='Duration in Weeks' offsetmin=0 linearopts=(tickvaluesequence=(start=0 end=50 increment=5) viewmin=0 viewmax=60))
yaxisopts=(label='Subject' offsetmax=0.25);
barchart category=id response=totdur/ group=trta orient=horizontal name='bar' stat=mean barwidth=0.2 fillattrs= (transparency=0.2) INCLUDEMISSINGGROUP=FALSE;
scatterplot X=resp_dur Y=id/group=resp_map name="res";
scatterplot x=ONGODUR y=id / markerattrs=(symbol=trianglerightfilled color=orange size=8) name='ongo' legendlabel="Continued";
scatterplot x=DTHDUR y=id / markerattrs=(symbol=squarefilled color=black size=8) name='dth' legendlabel="Death";
discreteLegend "bar" "res" "ongo" "dth"/across=1 autoalign=(topright) location=inside valueattrs=(size=8pt ) border=false;
endlayout;
endgraph;
end;
run;
proc sgrender data=adrs2 template=swimmplot;
run;
ods rtf close;
ods listing;
靠，MARKDOWN在哪里设置，算了，我先复制成文本吧
下面我们简单介绍一些关键参数，后面有时间再慢慢介绍一些选项
①：discreteattrmap：定义一组可与用户定义的值集关联的图形属性。
也就是我们看上面，如果Avalc,它的值是CR/PR/SD/PD，那么它它们分别就由不同的形状和颜色，这是我们告诉SAS我们要定义成这样，如果图中用到这些值，那么你就给我展示成我设定的样式
②：discreteattrvar：在用户定义的离散属性映射和输入数据列之间创建命名关联。
2.1ATTRVAR：为属性映射和输入列之间的关联指定SAS名称。
2.2VAR：指定要在运行时与属性映射关联的输入数据列。我们这里用的就是数据集里面的RESP变量
2.3ATTRVAR：为属性映射和输入列之间的关联指定SAS名称。
这几个看起来有点抽象，但是你们看例子就明白了，如果我只用
discreteattrvar attrvar=resp_map var=resp attrmap='restype';
把discreteattrmap注释掉就这一段可以吗？
没问题，SAS也不会报错，然后你们看输出
这时候那么OR都变成SAS自己默认的样式，所以说discreteattrmap和discreteattrvar联用可以自己定义输出值的样式。
③：entrytitle ：SAS明明说The maximum length for the title text is 512 characters，但是我的标题却被截断了，可能是因为我的图的宽度的问题，这个我后面看下是什么原因。
接下来就是定义X轴Y轴的标签等属性，这个简答就不说了。
其实泳道图就是条形图和散点图的结合，所以我们画图就用barchart和scatterplot两个选项就够了。至于barchart和scatterplot我们后面有时间单独讲讲。
Plus：总说有时间有时间，什么叫做有时间，渣男，一次次这样欺骗自己和别人，有意思吗？
③：barchart：category用的就是subjid，response就是泳道的长度，也即是我们上面求得totdur变量。同时注意我用了一个stat=mean,这个选项的作用是相当于让SAS展示成它原来的长度，因为用了response=选项后，stat的默认选项是sum，也就是把
response=变量的值都加起来。所以我们可以看下面的比较，比如S004，两个totdur相加是40多，但是实际上泳道的长度只有20多，
未加stat=mean
加stat=mean
所以这是需要注意的一个点，同时实际画图的时候需要对条形图的宽度样式那些进行一些调整，这里就不讲了。
接着就是散点图，我们需要分OR评估的散点和Continued的散点分别出图，因为Continued的散点是需要我们根据EOT自己判断的，X轴的值就是我们上面的各个OR DUR和totdur,Y轴的值还是subjid。
后面我还自己加上了判断是否死亡的标帜，做法跟continued一样的。
大致的泳道图就长这样了，然后可以的话，我们可以提前对数据集排个序，因为现在的图泳道不是很整齐，我们可以按照泳道长度从长到短，从上到下输出，像下面这样：
然后我们没有区分组别，就像文章一开始讲的，你可以根据有多少个组别分多张图画，但是如果我们想在一张图里面都展示出来呢？没问题，我加个班：
数据集里面我们加上TRTA变量，
然后在GTL里面加上group=trta就可以了，这时候用的是SAS默认的颜色，但是我们也可以用discreteattrmap自己定义，这个你们自己去尝试就行了。
输出如下：按照组别和TOTDUR排序
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