複数のDataframeに対して同じような処理をfor文などを用いて簡単に行いたい。

Question

前提・実現したいこと

Pandasはわりと初心者なので、簡単な質問かもしれませんが、よろしくお願いします。

pandasで複数のファイルを読み込んで、(別の)Dataframeに入れ、カラム名を全て同様に変更するというような処理を行いたいです。(いかにプログラムがあるのでみていただいたほうがわかりやすいと思います。)

一つずつコードを書いて実行すれば、うまくいくのですが、コードが冗長になってしまうため、for文などを使ってコードを簡潔にしたいと考えています。

ちなみに、ファイルの中身は、xy二次元座標に対応するような、２列のデータが入っているのですが、ファイルによって、x,yの刻み幅などが異なるため、同じDataframeには入れれないor入れないほうが扱いやすいだろうと考えています。

また、read_table()での読み込みのところもリストなどを用いてfor文を回そうと考えたのですが、うまくできなかったので、何か方法があればご教授いただきたいです。

該当のソースコード

# 読み込み
df1 = pd.read_table('file1.txt')
df1 = df1.rename(columns=({df1.columns[0]:'x', df1.columns[1]:'y'}))

df2 = pd.read_table('file2.txt')
df2 = df2.rename(columns=({df2.columns[0]:'x', df2.columns[1]:'y'}))

df3 = pd.read_table('file3.txt')
df3 = df3.rename(columns=({df3.columns[0]:'x', df3.columns[1]:'y'}))

試したこと

以下のようにしたらできるのかと思ったのですが、できていませんでした。

dfs = [df1, df2, df3]
for df in dfs:
    df = df.rename(columns=({df.columns[0]:'x', df.columns[1]:'y'}))

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

Python 3系

Answer 1

代入操作ではなくinplace=Trueを使います。

dfs = [df1, df2, df3]
for df in dfs:
    df.rename(columns=({df.columns[0]:'x', df.columns[1]:'y'}), inplace=True)

この場合のよりすっきりしたコード：

dfs = [df1, df2, df3]
for df in dfs:
    df.set_axis(['x', 'y'], axis='columns', inplace=True)

Answer 2

forでループさせるより、関数を定義して書くほうがすっきりしそうです。

import pandas as pd

def txt2df(file):
    df = pd.read_table(file)
    return df.rename(columns=({df.columns[0]:'x', df.columns[1]:'y'}))

df1 = txt2df('file1.txt')
df2 = txt2df('file2.txt')
df3 = txt2df('file3.txt')

さらにforで頑張るなら、こうなります。

files = ['file1.txt', 'file2.txt', 'file3.txt']
dfs = [txt2df(file) for file in files]
df1, df2, df3 = dfs

ちなみに、質問で書かれているコードが思った通りに動かないのは、dfという変数を変更しているだけで、dfsもdf1等も変更されていないからです。