Renomeando nomes de colunas em Polars

A abordagem a seguir é mais eficaz ao renomear todas as colunas que seguem um padrão consistente, como um prefixo ou sufixo comum.

df.columns = [col.lstrip("#") for col in df.columns]

Como alternativa, a abordagem descrita abaixo é mais adequada ao renomear colunas específicas ou quando nenhum padrão consistente estiver presente:

df = df.rename({
    "#a": "a",
    "#b": "b",
    "#c": "c",
    "#d": "d"
})

Saída:

┌─────┬─────┬─────┬─────┐
│ a   ┆ b   ┆ c   ┆ d   │
│ --- ┆ --- ┆ --- ┆ --- │
│ i64 ┆ i64 ┆ i64 ┆ i64 │
╞═════╪═════╪═════╪═════╡
│ 1   ┆ 3   ┆ 5   ┆ 7   │
│ 2   ┆ 4   ┆ 6   ┆ 8   │
└─────┴─────┴─────┴─────┘

df.renametambém pode pegar uma função do nome antigo da coluna para o novo nome.

Embora seja conveniente aqui, atribuir df.columnsdiretamente não funciona bem com encadeamento de métodos. renamecom uma função suporta renomeação dinâmica e funciona bem com encadeamento de métodos.

Por exemplo

df = pl.DataFrame({"#a": 1, "#b": 2, "#c": 3, "#d": 4})

# Use a lambda function to strip leading #s
df = df.rename(lambda c: c.lstrip("#"))
df.columns # ['a', 'b', 'c', 'd']

# No need for a lambda if passing a callable directly
df = df.rename(str.upper)
df.columns # ['A', 'B', 'C', 'D']