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, você lidou com valores incorretos em uma coluna. Este é um excelente momento para corrigir quaisquer alterações. No nosso caso, podemos renomear a coluna para indicar que ela foi modificada.

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

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, especifique todas as colunas e seus novos nomes. Neste caso, renomeamos apenas uma coluna, mas é possível inserir várias separadas por vírgula.

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

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

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.

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Renomeando a Coluna

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