写一段R代码数据分为年份、性别、年龄、生存概率四个变量分年份画折线图横坐标为年龄纵坐标为生存概率以性别为分组每张图两条折线最后将所有图保存到一个PDF中

以下是一个示例的R代码，用于根据给定的数据分为年份、性别、年龄和生存概率四个变量，并将其可视化为折线图，并将所有图保存到一个PDF文件中。

# 导入所需的库
library(ggplot2)
library(gridExtra)
library(ggsave)

# 创建示例数据
data <- data.frame(
  年份 = c(2018, 2018, 2018, 2019, 2019, 2019), 
  性别 = c("男", "女", "男", "女", "男", "女"),
  年龄 = c(20, 30, 40, 20, 30, 40),
  生存概率 = c(0.8, 0.9, 0.7, 0.6, 0.5, 0.7)
)

# 创建一个空的列表来存储图形
plots <- list()

# 根据年份和性别分组，绘制折线图
for (year in unique(data$年份)) {
  for (gender in unique(data$性别)) {
    plot_data <- subset(data, 年份 == year & 性别 == gender)
    
    # 绘制折线图
    plot <- ggplot(plot_data, aes(x = 年龄, y = 生存概率, color = 性别)) +
      geom_line() +
      ggtitle(paste("年份:", year, "性别:", gender)) +
      xlab("年龄") +
      ylab("生存概率")
    
    # 将图形添加到列表中
    plots[[length(plots) + 1]] <- plot
  }
}

# 将所有图形组合在一起
combined_plots <- grid.arrange(grobs = plots, ncol = 2)

# 将组合图形保存为PDF文件
ggsave("折线图.pdf", combined_plots)

这段代码首先导入所需的库（ggplot2, gridExtra, ggsave），然后创建了一个示例的数据框（data），其中包含了年份、性别、年龄和生存概率四个变量。然后，它创建了一个空的列表（plots）来存储图形。

接下来，代码通过循环遍历每个年份和性别的组合，并在每个组合上绘制折线图。折线图使用ggplot2库进行绘制，其中x轴表示年龄，y轴表示生存概率，折线的颜色表示性别。每个图形的标题包含了年份和性别信息。

在每个折线图绘制完毕后，将图形添加到列表中。最后，使用gridExtra库的grid.arrange函数将所有图形组合在一起，并使用ggsave函数将组合图形保存为一个PDF文件。

请注意，这只是一个示例代码，你需要根据你的实际数据进行相应的修改