Summary  
This chapter explains how to use the DataFrame.rename method to change column names by passing a dictionary of old-to-new mappings and optionally applying changes in place.  

General domain of usage  
Data analysis and preprocessing with tabular datasets.

Im vorherigen Kapitel wurden fehlerhafte Werte in einer Spalte behandelt. Dies ist ein guter Zeitpunkt, um Änderungen vorzunehmen. In unserem Fall können wir die Spalte umbenennen, um darauf hinzuweisen, dass sie geändert wurde.



Watch this video for a step-by-step walkthrough of renaming columns in pandas. You will see how to use the `.rename()` method to change column names, including practical examples like renaming `'Survived'` to `'Survived_Passenger'` and `'Fare'` to `'Fare_fixed'`. This visual guide will help you understand the syntax, arguments, and best practices for updating column names in your DataFrame.

Zum Umbenennen einer Spalte wird die Methode `.rename()` verwendet. Im folgenden Beispiel wird die Spalte `'Survived'` umbenannt und anschließend die Spaltennamen ausgegeben.

import pandas as pd
data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/titanic4.csv', index_col = 0)
data.rename(columns = {'Survived': 'Survived_Passenger'}, inplace = True)
print(data.columns)

**Erläuterung:**

```python
.rename(columns = {'Survived': 'Survived_Passenger'}, inplace = True)
```
- `.rename()` – Methode zur Umbenennung von Spaltennamen im Datensatz;
- `columns = {'Survived': 'Survived_Passenger'}` – in den geschweiften Klammern werden alle Spalten und deren neue Namen angegeben. In diesem Beispiel wurde nur eine Spalte umbenannt, es können jedoch mehrere durch Kommas getrennt angegeben werden.

`.columns` – Attribut, das die Spaltennamen ausgibt. In diesem Fall ist der Spaltenname `'Survived'` nicht mehr sichtbar.

import unittest
import pandas as pd
import io
import sys


def _dynamic_test(test_case, condition, success_msg, failure_msg):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_msg
        test_case.assertTrue(True, success_msg)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_msg
        test_case.fail(failure_msg)


class TestRenameColumn(unittest.TestCase):
    def test_column_renamed(self):
        """
        1. Check that the column 'Fare' was renamed to 'Fare_fixed'.
        """
        import user_code

        url = "https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/titanic4.csv"
        df_ref = pd.read_csv(url, index_col=0)

        assert hasattr(user_code, "data"), "Variable 'data' not found."
        df_user = user_code.data

        # Check if 'Fare_fixed' present and 'Fare' removed
        condition = "Fare_fixed" in df_user.columns and "Fare" not in df_user.columns
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The column 'Fare' has been successfully renamed to 'Fare_fixed'.",
            "The column renaming is incorrect. Ensure you renamed 'Fare' to 'Fare_fixed' with inplace=True."
        )


class TestOutput(unittest.TestCase):
    def test_output_columns(self):
        """
        2. Check that all column names were printed.
        """
        import user_code

        captured_output = io.StringIO()
        sys.stdout = captured_output
        print(user_code.data.columns)
        sys.stdout = sys.__stdout__

        output_text = captured_output.getvalue().strip()
        condition = "Fare_fixed" in output_text
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The column names are printed correctly and include 'Fare_fixed'.",
            "The output is missing or incorrect. Ensure you print(data.columns)."
        )


if __name__ == "__main__":
    unittest.main()


test_code.py

Dieser Kurs enthält viele nützliche Funktionen für angehende Data Analysts. Sie lernen verschiedene Methoden zur Extraktion von Daten kennen und können sogar Bedingungen darauf anwenden. Anschließend werden Sie mit Methoden zur Gruppierung von Daten vertraut gemacht. Außerdem lernen Sie, wie man Daten vorverarbeitet. Jeder Abschnitt verfügt über einen eigenen Datensatz, sodass der Kurs spannend bleibt.

In diesem Abschnitt lernen Sie, wie Sie bestimmte Spalten anhand ihrer Titel oder Indizes ausgeben. Außerdem machen Sie sich mit den Methoden vertraut, mit denen Sie Zeilen anhand von Indizes auswählen können.

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In diesem Abschnitt erweitern Sie Ihr Wissen über das Festlegen verschiedener Datenbedingungen. Sie lernen, zu überprüfen, ob Ihre Daten in einer definierten Werteliste oder zwischen zwei Werten liegen. Sie erfahren außerdem, wie Sie die größten und kleinsten Werte finden.

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Umbenennen der Spalte

Lösung