Summary  
This chapter shows how to use a DataFrame’s rename() method to change one or more column names and then inspect the updated names via the columns attribute.  

General domain of usage  
Data analysis

Im vorherigen Kapitel haben Sie sich mit fehlerhaften Werten in einer Spalte beschäftigt. Dies ist ein geeigneter Zeitpunkt, um Änderungen vorzunehmen. In unserem Fall können wir die Spalte umbenennen, um zu kennzeichnen, dass sie geändert wurde.

Zum Umbenennen einer Spalte verwenden Sie die Methode `.rename()`. Sehen Sie sich das Beispiel an, in dem wir die Spalte `'Survived'` umbenennen und anschließend die Spaltennamen ausgeben.

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, die auf das DataFrame angewendet wird, um Spaltennamen zu ändern;
- `columns = {'Survived': 'Survived_Passenger'}` – In den geschweiften Klammern werden alle Spalten und deren neue Namen angegeben. In diesem Fall wurde nur eine Spalte umbenannt, aber Sie können hier mehrere Spalten durch Kommas getrennt angeben.

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

Dieser Kurs enthält zahlreiche nützliche Funktionen für angehende Data Analysts. Sie lernen verschiedene Methoden zur Extraktion von Daten kennen und können sogar Bedingungen darauf anwenden. Anschließend machen Sie sich mit Methoden zur Gruppierung von Daten vertraut. Außerdem erfahren Sie, wie Daten vorverarbeitet werden. 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 zur Auswahl von Zeilen anhand von Indizes vertraut.

Hier lernen Sie, wie Sie Daten extrahieren, die bestimmte Bedingungen erfüllen. Außerdem erfahren Sie, wie Sie diese kombinieren und eigene Bedingungen erstellen.

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

Dieser Abschnitt gehört zu den faszinierendsten des Kurses. Hier lernen Sie, wie Daten auf verschiedene Arten gruppiert werden können. Dies unterstützt Sie als Datenanalyst dabei, Informationen über bestimmte Datengruppen zu ermitteln.

Dieser Abschnitt ist für Datenanalysten von großer Bedeutung, da eine fehlerhafte Formatierung oder fehlende Werte in den Daten die weitere Verarbeitung unmöglich machen. Hier wird vermittelt, wie mit solchen ungeeigneten Werten umzugehen ist.

Umbenennen der Spalte

Lösung

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