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

No capítulo anterior, foram tratados os valores incorretos em uma coluna. Este é um excelente momento para corrigir quaisquer alterações. Neste caso, é possível renomear a coluna para indicar que ela foi modificada.

Para renomear uma coluna, utilize o método `.rename()`. Observe o exemplo em que a coluna `'Survived'` será renomeada e, em seguida, os nomes das colunas serão exibidos.

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)

**Explicação:**

```python
.rename(columns = {'Survived': 'Survived_Passenger'}, inplace = True)
```
- `.rename()` – método aplicado ao conjunto de dados para renomear nomes de colunas;
- `columns = {'Survived': 'Survived_Passenger'}` – entre chaves, são especificadas todas as colunas e seus novos nomes. Neste caso, apenas uma coluna foi renomeada, mas é possível incluir várias separadas por vírgula.

`.columns` – atributo que exibe os nomes das colunas. Neste caso, o nome da coluna `'Survived'` não aparece mais.

Este curso contém diversas funções úteis para um futuro analista de dados. Você aprenderá diferentes formas de extrair dados e até mesmo definir condições sobre eles. Após isso, estará familiarizado com os métodos de agrupamento de dados. Além disso, aprenderá como pré-processar dados. Cada seção possui seu próprio conjunto de dados, tornando o curso envolvente.

Esta seção ensinará como exibir colunas específicas por seus títulos ou índices. Além disso, você se familiarizará com as formas de selecionar linhas por índices.

Aqui, você aprenderá como extrair dados que possuem condições específicas. Além disso, você aprenderá como combiná-las e até mesmo criar as suas próprias.

Nesta seção, você expandirá seu conhecimento sobre a definição de diferentes condições de dados. Você aprenderá a verificar se seus dados estão em uma lista definida de valores ou entre dois valores. Você também aprenderá a identificar os maiores e menores valores.

Esta seção é uma das mais fascinantes do curso. Aqui, você aprenderá como agrupar dados de diferentes maneiras. Isso ajudará no trabalho como analista de dados para identificar informações em grupos de dados específicos.

Esta seção é uma das mais significativas para um analista de dados, pois, se os dados contiverem valores ausentes ou em formato incorreto, será impossível trabalhar com eles. Assim, você aprenderá como lidar com esses valores inadequados aqui.

Renomeando a Coluna

Solução

Awesome!

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