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.

Dans le chapitre précédent, vous avez traité les valeurs incorrectes dans une colonne. C'est le moment idéal pour corriger toute modification. Dans notre cas, nous pouvons renommer la colonne pour indiquer qu'elle a été modifiée.



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.

Pour renommer une colonne, utilisez la méthode `.rename()`. Regardez l'exemple où nous allons renommer la colonne `'Survived'`, puis afficher les noms des colonnes.

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)

**Explication :**

```python
.rename(columns = {'Survived': 'Survived_Passenger'}, inplace = True)
```
- `.rename()` - méthode appliquée au jeu de données pour renommer les noms de colonnes ;
- `columns = {'Survived': 'Survived_Passenger'}` - dans les accolades, indiquer toutes les colonnes et leurs nouveaux noms. Dans cet exemple, une seule colonne a été renommée, mais il est possible d’en spécifier plusieurs, séparées par des virgules.

`.columns` - attribut qui affiche les noms des colonnes. Dans ce cas, le nom de colonne `'Survived'` n’apparaît plus.

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

Ce cours contient de nombreuses fonctions utiles pour un futur analyste de données. Vous apprendrez différentes méthodes d'extraction de données et pourrez même y appliquer des conditions. Ensuite, vous vous familiariserez avec les méthodes de regroupement des données. De plus, vous découvrirez comment prétraiter les données. Chaque section dispose de son propre ensemble de données, rendant le cours captivant.

Cette section vous apprendra comment afficher des colonnes spécifiques par leurs titres ou indices. Vous vous familiariserez également avec les différentes méthodes de sélection des lignes par indices.

Ici, vous apprendrez à extraire des données répondant à des conditions spécifiques. Vous apprendrez également à les combiner et même à créer vos propres conditions.

Dans cette section, vous approfondirez vos connaissances sur la définition de différentes conditions de données. Vous apprendrez à vérifier si vos données figurent dans une liste de valeurs définie ou se situent entre deux valeurs. Vous apprendrez également à identifier les valeurs les plus grandes et les plus petites.

Cette section est l'une des plus fascinantes du cours. Ici, vous apprendrez à regrouper des données de différentes manières. Cela vous aidera à travailler en tant qu'analyste de données pour obtenir des informations sur des groupes de données spécifiques.

Cette section est l'une des plus importantes pour un analyste de données, car si les données contiennent des valeurs manquantes ou sont dans un format incorrect, il sera impossible de les exploiter. Ainsi, vous apprendrez ici comment traiter de telles valeurs inappropriées.

Renommer la colonne

Solution