101 Quick Start
Contents
101 Quick Start¶
Running brainome in five easy steps:
Install brainome via pip
Download data sets
Create your first predictor
Validate the model
Making predictions on new data
1. Install brainome via pip¶
Pip will automatically include dependencies.
!python3 -m pip install brainome
print("\n\nChecking brainome version number:")
!brainome --version
Collecting brainome
Downloading brainome-1.8.120-cp39-cp39-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.manylinux_2_24_x86_64.whl (2.3 MB)
?25l ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0.0/2.3 MB ? eta -:--:--
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━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 2.3/2.3 MB 49.8 MB/s eta 0:00:00
?25hRequirement already satisfied: numpy>=1.20.0 in /opt/hostedtoolcache/Python/3.9.10/x64/lib/python3.9/site-packages (from brainome) (1.22.3)
Requirement already satisfied: Jinja2>=3.0.0 in /opt/hostedtoolcache/Python/3.9.10/x64/lib/python3.9/site-packages (from brainome) (3.0.3)
Requirement already satisfied: certifi>=2021.10.8 in /opt/hostedtoolcache/Python/3.9.10/x64/lib/python3.9/site-packages (from brainome) (2021.10.8)
Collecting torch>=1.4.0
Downloading torch-1.11.0-cp39-cp39-manylinux1_x86_64.whl (750.6 MB)
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━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╸━━━━━━━━━━━━━━ 465.7/750.6 MB 137.2 MB/s eta 0:00:03
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━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╸ 750.6/750.6 MB 157.3 MB/s eta 0:00:01
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╸ 750.6/750.6 MB 157.3 MB/s eta 0:00:01
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╸ 750.6/750.6 MB 157.3 MB/s eta 0:00:01
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╸ 750.6/750.6 MB 157.3 MB/s eta 0:00:01
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╸ 750.6/750.6 MB 157.3 MB/s eta 0:00:01
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╸ 750.6/750.6 MB 157.3 MB/s eta 0:00:01
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Requirement already satisfied: requests in /opt/hostedtoolcache/Python/3.9.10/x64/lib/python3.9/site-packages (from brainome) (2.27.1)
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━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╺━━━━━━━━━━━━━━━━━ 87.8/166.7 MB 180.5 MB/s eta 0:00:01
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╺━━━━━━━━━━━━━━━━ 94.2/166.7 MB 180.7 MB/s eta 0:00:01
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╺━━━━━━━━━━━━━━ 100.6/166.7 MB 184.9 MB/s eta 0:00:01
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╸━━━━━━━━━━━━━ 107.0/166.7 MB 183.5 MB/s eta 0:00:01
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╺━━━━━━━━━━━ 113.5/166.7 MB 182.9 MB/s eta 0:00:01
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╸━━━━━━━━━━ 120.0/166.7 MB 185.3 MB/s eta 0:00:01
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╺━━━━━━━━ 126.3/166.7 MB 182.5 MB/s eta 0:00:01
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╺━━━━━━━ 132.9/166.7 MB 184.9 MB/s eta 0:00:01
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╸━━━━━━ 139.3/166.7 MB 185.9 MB/s eta 0:00:01
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╺━━━━ 145.5/166.7 MB 180.1 MB/s eta 0:00:01
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╸━━━ 151.7/166.7 MB 178.2 MB/s eta 0:00:01
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╺━ 158.0/166.7 MB 178.4 MB/s eta 0:00:01
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╺ 164.4/166.7 MB 181.5 MB/s eta 0:00:01
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╸ 166.7/166.7 MB 178.0 MB/s eta 0:00:01
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╸ 166.7/166.7 MB 178.0 MB/s eta 0:00:01
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╸ 166.7/166.7 MB 178.0 MB/s eta 0:00:01
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╸ 166.7/166.7 MB 178.0 MB/s eta 0:00:01
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╸ 166.7/166.7 MB 178.0 MB/s eta 0:00:01
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╸ 166.7/166.7 MB 178.0 MB/s eta 0:00:01
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╸ 166.7/166.7 MB 178.0 MB/s eta 0:00:01
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╸ 166.7/166.7 MB 178.0 MB/s eta 0:00:01
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╸ 166.7/166.7 MB 178.0 MB/s eta 0:00:01
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╸ 166.7/166.7 MB 178.0 MB/s eta 0:00:01
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╸ 166.7/166.7 MB 178.0 MB/s eta 0:00:01
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╸ 166.7/166.7 MB 178.0 MB/s eta 0:00:01
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╸ 166.7/166.7 MB 178.0 MB/s eta 0:00:01
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╸ 166.7/166.7 MB 178.0 MB/s eta 0:00:01
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╸ 166.7/166.7 MB 178.0 MB/s eta 0:00:01
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╸ 166.7/166.7 MB 178.0 MB/s eta 0:00:01
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╸ 166.7/166.7 MB 178.0 MB/s eta 0:00:01
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╸ 166.7/166.7 MB 178.0 MB/s eta 0:00:01
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╸ 166.7/166.7 MB 178.0 MB/s eta 0:00:01
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╸ 166.7/166.7 MB 178.0 MB/s eta 0:00:01
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╸ 166.7/166.7 MB 178.0 MB/s eta 0:00:01
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╸ 166.7/166.7 MB 178.0 MB/s eta 0:00:01
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 166.7/166.7 MB 11.1 MB/s eta 0:00:00
?25h
Collecting scipy
Downloading scipy-1.8.0-cp39-cp39-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (42.1 MB)
?25l ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0.0/42.1 MB ? eta -:--:--
━━━━━╺━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 5.4/42.1 MB 162.0 MB/s eta 0:00:01
━━━━━━━━━━╺━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 11.3/42.1 MB 166.7 MB/s eta 0:00:01
━━━━━━━━━━━━━━━╸━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 17.3/42.1 MB 169.3 MB/s eta 0:00:01
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╺━━━━━━━━━━━━━━━━━ 23.2/42.1 MB 169.0 MB/s eta 0:00:01
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╺━━━━━━━━━━━ 29.4/42.1 MB 173.3 MB/s eta 0:00:01
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╸━━━━━━ 35.4/42.1 MB 170.0 MB/s eta 0:00:01
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╸ 41.6/42.1 MB 177.4 MB/s eta 0:00:01
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╸ 42.1/42.1 MB 172.7 MB/s eta 0:00:01
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╸ 42.1/42.1 MB 172.7 MB/s eta 0:00:01
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╸ 42.1/42.1 MB 172.7 MB/s eta 0:00:01
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╸ 42.1/42.1 MB 172.7 MB/s eta 0:00:01
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 42.1/42.1 MB 51.3 MB/s eta 0:00:00
?25h
Requirement already satisfied: MarkupSafe>=2.0 in /opt/hostedtoolcache/Python/3.9.10/x64/lib/python3.9/site-packages (from Jinja2>=3.0.0->brainome) (2.1.0)
Collecting threadpoolctl>=2.0.0
Downloading threadpoolctl-3.1.0-py3-none-any.whl (14 kB)
Collecting joblib>=0.11
Downloading joblib-1.1.0-py2.py3-none-any.whl (306 kB)
?25l ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0.0/307.0 KB ? eta -:--:--
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 307.0/307.0 KB 60.4 MB/s eta 0:00:00
?25h
Collecting typing-extensions
Downloading typing_extensions-4.1.1-py3-none-any.whl (26 kB)
Requirement already satisfied: pyparsing!=3.0.5,>=2.0.2 in /opt/hostedtoolcache/Python/3.9.10/x64/lib/python3.9/site-packages (from packaging->brainome) (3.0.7)
Requirement already satisfied: idna<4,>=2.5 in /opt/hostedtoolcache/Python/3.9.10/x64/lib/python3.9/site-packages (from requests->brainome) (3.3)
Requirement already satisfied: urllib3<1.27,>=1.21.1 in /opt/hostedtoolcache/Python/3.9.10/x64/lib/python3.9/site-packages (from requests->brainome) (1.26.8)
Requirement already satisfied: charset-normalizer~=2.0.0 in /opt/hostedtoolcache/Python/3.9.10/x64/lib/python3.9/site-packages (from requests->brainome) (2.0.12)
Installing collected packages: typing-extensions, threadpoolctl, scipy, joblib, xgboost, torch, scikit-learn, brainome
Successfully installed brainome-1.8.120 joblib-1.1.0 scikit-learn-0.24.2 scipy-1.8.0 threadpoolctl-3.1.0 torch-1.11.0 typing-extensions-4.1.1 xgboost-1.4.2
WARNING: You are using pip version 22.0.3; however, version 22.0.4 is available.
You should consider upgrading via the '/opt/hostedtoolcache/Python/3.9.10/x64/bin/python3 -m pip install --upgrade pip' command.
Checking brainome version number:
/opt/hostedtoolcache/Python/3.9.10/x64/lib/python3.9/site-packages/xgboost/compat.py:31: FutureWarning: pandas.Int64Index is deprecated and will be removed from pandas in a future version. Use pandas.Index with the appropriate dtype instead.
from pandas import MultiIndex, Int64Index
brainome v1.8-120-prod
Troubleshooting installation¶
Sometimes pip requires --user parameter in order to install successfully:
python3 -m pip install brainome --user
2. Download this tutorial’s data sets.¶
The titanic data set is a commonly used for introduction to data science. It is a passenger manifest of the Titanic including whether they survived the disaster or not. For more information, refer to kaggle.com/c/titanic
import urllib.request as request
response1 = request.urlretrieve('https://download.brainome.ai/data/public/titanic_train.csv', 'titanic_train.csv')
response2 = request.urlretrieve('https://download.brainome.ai/data/public/titanic_validate.csv', 'titanic_validate.csv')
response3 = request.urlretrieve('https://download.brainome.ai/data/public/titanic_predict.csv', 'titanic_predict.csv')
%ls -lh titanic_train.csv titanic_validate.csv titanic_predict.csv
-rw-r--r-- 1 runner docker 858 Mar 12 21:05 titanic_predict.csv
-rw-r--r-- 1 runner docker 57K Mar 12 21:05 titanic_train.csv
-rw-r--r-- 1 runner docker 5.8K Mar 12 21:05 titanic_validate.csv
Preview training data¶
The goal of the training is to predict which passenger survived the diaster.
The passenger roster contains 11 features (PassengerId, Cabin_Class, Name, etc) for 800 passengers that can be used to create a model. Hence, the target column is ‘Survived’.
You can download the training data at titanic_train.csv
# preview uses pandas to read and display csv data
%pip install pandas --quiet
import pandas as pd
pd.read_csv('titanic_train.csv')
WARNING: You are using pip version 22.0.3; however, version 22.0.4 is available.
You should consider upgrading via the '/opt/hostedtoolcache/Python/3.9.10/x64/bin/python3 -m pip install --upgrade pip' command.
Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.
| PassengerId | Cabin_Class | Name | Sex | Age | Sibling_Spouse | Parent_Children | Ticket_Number | Fare | Cabin_Number | Port_of_Embarkation | Survived | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 1 | 3 | Braund, Mr. Owen Harris | male | 22.0 | 1 | 0 | A/5 21171 | 7.2500 | NaN | S | died |
| 1 | 2 | 1 | Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th... | female | 38.0 | 1 | 0 | PC 17599 | 71.2833 | C85 | C | survived |
| 2 | 3 | 3 | Heikkinen, Miss. Laina | female | 26.0 | 0 | 0 | STON/O2. 3101282 | 7.9250 | NaN | S | survived |
| 3 | 4 | 1 | Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel) | female | 35.0 | 1 | 0 | 113803 | 53.1000 | C123 | S | survived |
| 4 | 5 | 3 | Allen, Mr. William Henry | male | 35.0 | 0 | 0 | 373450 | 8.0500 | NaN | S | died |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 795 | 796 | 2 | Otter, Mr. Richard | male | 39.0 | 0 | 0 | 28213 | 13.0000 | NaN | S | died |
| 796 | 797 | 1 | Leader, Dr. Alice (Farnham) | female | 49.0 | 0 | 0 | 17465 | 25.9292 | D17 | S | survived |
| 797 | 798 | 3 | Osman, Mrs. Mara | female | 31.0 | 0 | 0 | 349244 | 8.6833 | NaN | S | survived |
| 798 | 799 | 3 | Ibrahim Shawah, Mr. Yousseff | male | 30.0 | 0 | 0 | 2685 | 7.2292 | NaN | C | died |
| 799 | 800 | 3 | Van Impe, Mrs. Jean Baptiste (Rosalie Paula Go... | female | 30.0 | 1 | 1 | 345773 | 24.1500 | NaN | S | died |
800 rows × 12 columns
3. Create your first predictor¶
In its simplest invocation, brainome will automatically measure your data, identify the best model, build it, train it, and validate it.
It will automatically split your data into training and validation.
The output is python source code in predictor_101.py.
!brainome titanic_train.csv --yes -o predictor_101.py
/opt/hostedtoolcache/Python/3.9.10/x64/lib/python3.9/site-packages/xgboost/compat.py:31: FutureWarning: pandas.Int64Index is deprecated and will be removed from pandas in a future version. Use pandas.Index with the appropriate dtype instead.
from pandas import MultiIndex, Int64Index
Brainome Table Compiler v1.8-120-prod
Copyright (c) 2019-2022 Brainome, Inc. All Rights Reserved.
Licensed to: Demo User (Evaluation)
Expiration Date: 2022-12-12 275 days left
Maximum File Size: 100 MB
Maximum Instances: 20000
Maximum Attributes: 100
Maximum Classes: unlimited
Connected to: daimensions.brainome.ai (local execution)
Command:
btc titanic_train.csv --yes -o predictor_101.py
Start Time: 03/12/2022, 21:05 UTC
Cleaning...-done.
Splitting into training and validation...-
done.
Pre-training measurements...-
/
|
\
-
/
|done.
Pre-training Measurements
Data:
Input: titanic_train.csv
Target Column: Survived
Number of instances: 800
Number of attributes: 11 out of 11
Number of classes: 2
Class Balance:
died: 61.50%
survived: 38.50%
Learnability:
Best guess accuracy: 61.50%
Data Sufficiency: Maybe enough data to generalize. [yellow]
Capacity Progression: at [ 5%, 10%, 20%, 40%, 80%, 100% ]
Ideal Machine Learner: 6, 7, 8, 8, 9, 9
Expected Accuracy: Training Validation
Decision Tree: 100.00% 52.50%
Neural Network: ---- ----
Random Forest: 100.00% 80.25%
Recommendations:
Warning: Data has high information density. Using effort 5 and larger ( -e 5 ) can improve results.
If predictor accuracy is insufficient, try using the option -rank to automatically select the important attributes.
We recommend using Random Forest -f RF.
If predictor accuracy is insufficient, try using the effort option -e with a value of 5 or more to increase training time.
Defaulting to RF model. Model can be forced with -f parameter.
Building classifier...-
/
|
\
-
/
|
\
-
/
|
\
-
/
|
\
-
/
|
\
-
/
|
\
-
/
|
\
-
/
|
\
-
/
|
\
-
/
|
\
-
/
|
\
-
/
|
\
-
/
done.
Compiling predictor...-done.
Validating predictor...-
/
|
\
-
/
done.
Predictor: predictor_101.py
Classifier Type: Random Forest
System Type: Binary classifier
Training / Validation Split: 60% : 40%
Accuracy:
Best-guess accuracy: 61.50%
Training accuracy: 86.84% (416/479 correct)
Validation Accuracy: 80.99% (260/321 correct)
Combined Model Accuracy: 84.50% (676/800 correct)
Model Capacity (MEC): 41 bits
Generalization Ratio: 9.74 bits/bit
Percent of Data Memorized: 20.84%
Resilience to Noise: -1.01 dB
Training Confusion Matrix:
Actual | Predicted
------ | ---------
died | 279 16
survived | 47 137
Validation Confusion Matrix:
Actual | Predicted
------ | ---------
died | 175 22
survived | 39 85
Training Accuracy by Class:
Survived | TP FP TN FN TPR TNR PPV NPV F1 TS
-------- | ---- ---- ---- ---- -------- -------- -------- -------- -------- --------
died | 279 47 137 16 94.58% 74.46% 85.58% 89.54% 89.86% 81.58%
survived | 137 16 279 47 74.46% 94.58% 89.54% 85.58% 81.31% 68.50%
Validation Accuracy by Class:
Survived | TP FP TN FN TPR TNR PPV NPV F1 TS
-------- | ---- ---- ---- ---- -------- -------- -------- -------- -------- --------
died | 175 39 85 22 88.83% 68.55% 81.78% 79.44% 85.16% 74.15%
survived | 85 22 175 39 68.55% 88.83% 79.44% 81.78% 73.59% 58.22%
Attribute Ranking:
Feature | Relative Importance
Sex : 0.4912
Cabin_Class : 0.1242
Cabin_Number : 0.0664
Parent_Children : 0.0599
Age : 0.0599
Ticket_Number : 0.0414
Fare : 0.0379
PassengerId : 0.0332
Sibling_Spouse : 0.0298
Name : 0.0288
Port_of_Embarkation : 0.0273
End Time: 03/12/2022, 21:05 UTC
Runtime Duration: 8s
Open predictor_101.py to browse the predictor’s source code. Notice it is on the order of 38k bytes.
%ls -lh predictor_101.py
%pycat predictor_101.py
-rw-r--r-- 1 runner docker 35K Mar 12 21:05 predictor_101.py
4. Validate the model¶
Running your predictor on an unseen data set demonstrates its effectiveness.
You can download the validation data at titanic_validate.csv
!python3 predictor_101.py -validate titanic_validate.csv
Classifier Type: Random Forest
System Type: 2-way classifier
Accuracy:
Best-guess accuracy: 61.25%
Model accuracy: 81.25% (65/80 correct)
Improvement over best guess: 20.00% (of possible 38.75%)
Model capacity (MEC): 41 bits
Generalization ratio: 1.52 bits/bit
Confusion Matrix:
Actual | Predicted
-------- | ---------
died | 44 5
survived | 10 21
Accuracy by Class:
target | TP FP TN FN TPR TNR PPV NPV F1 TS
-------- | -- -- -- -- ------- ------- ------- ------- ------- -------
died | 44 10 21 5 89.80% 67.74% 81.48% 80.77% 85.44% 74.58%
survived | 21 5 44 10 67.74% 89.80% 80.77% 81.48% 73.68% 58.33%
5. Making predictions on new data¶
Run your predictor on an unlabeled data set to generate predictions for other passengers.
You can download the prediction data at titanic_predict.csv
!python3 predictor_101.py titanic_predict.csv > predictions_101.csv
pd.read_csv('predictions_101.csv')
| PassengerId | Cabin_Class | Name | Sex | Age | Sibling_Spouse | Parent_Children | Ticket_Number | Fare | Cabin_Number | Port_of_Embarkation | Prediction | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 881 | 2 | Shelley, Mrs. William (Imanita Parrish Hall) | female | 25.0 | 0 | 1 | 230433 | 26.0000 | NaN | S | survived |
| 1 | 882 | 3 | Markun, Mr. Johann | male | 33.0 | 0 | 0 | 349257 | 7.8958 | NaN | S | died |
| 2 | 883 | 3 | Dahlberg, Miss. Gerda Ulrika | female | 22.0 | 0 | 0 | 7552 | 10.5167 | NaN | S | died |
| 3 | 884 | 2 | Banfield, Mr. Frederick James | male | 28.0 | 0 | 0 | C.A./SOTON 34068 | 10.5000 | NaN | S | died |
| 4 | 885 | 3 | Sutehall, Mr. Henry Jr | male | 25.0 | 0 | 0 | SOTON/OQ 392076 | 7.0500 | NaN | S | died |
| 5 | 886 | 3 | Rice, Mrs. William (Margaret Norton) | female | 39.0 | 0 | 5 | 382652 | 29.1250 | NaN | Q | died |
| 6 | 887 | 2 | Montvila, Rev. Juozas | male | 27.0 | 0 | 0 | 211536 | 13.0000 | NaN | S | died |
| 7 | 888 | 1 | Graham, Miss. Margaret Edith | female | 19.0 | 0 | 0 | 112053 | 30.0000 | B42 | S | survived |
| 8 | 889 | 3 | Johnston, Miss. Catherine Helen Carrie" | female | NaN | 1 | 2 | W./C. 6607 | 23.4500 | NaN | S | survived |
| 9 | 890 | 1 | Behr, Mr. Karl Howell | male | 26.0 | 0 | 0 | 111369 | 30.0000 | C148 | C | died |
| 10 | 891 | 3 | Dooley, Mr. Patrick | male | 32.0 | 0 | 0 | 370376 | 7.7500 | NaN | Q | died |
Next steps¶
Check out 102 Using CLI