Python Pandas 在多个大型数据帧中找到共同的 NA 记录

我有3个数据帧，如下所示

ID,col1,col2
1,X,35
2,X,37
3,nan,32
4,nan,34
5,X,21
df1 = pd.read_clipboard(sep=',',skipinitialspace=True)

ID,col1,col2
1,nan,305
2,X,307
3,X,302
4,nan,304
5,X,201
df2 = pd.read_clipboard(sep=',',skipinitialspace=True)

ID,col1,col2
1,X,315
2,nan,317
3,X,312
4,nan,314
5,X,21
df3 = pd.read_clipboard(sep=',',skipinitialspace=True)

现在我想在所有3个输入数据帧中识别IDs，其中col1是NA.

所以，我try 了下面的方法

L1=df1[df1['col1'].isna()]['ID'].tolist()
L2=df2[df2['col1'].isna()]['ID'].tolist()
L3=df3[df3['col1'].isna()]['ID'].tolist()
common_ids_all = list(set.intersection(*map(set, [L1,L2,L3])))
final_df = pd.concat([df1,df2,df3],ignore_index=True)
final_df[final_df['ID'].isin(common_ids_all)]

虽然上述方法有效，但有没有有效且优雅的方法来实现上述目的？

正如你所看到的，我重复同一条语句三次(对于3个数据帧)

然而，在我的真实数据中，我有12个数据帧，我必须得到ID，其中col1是所有12个数据帧中的NA.

update - my current read operation looks like below

fnames = ['file1.xlsx','file2.xlsx', 'file3.xlsx']
dfs=[]
NA_list=[]
def preprocessing(fname):
    df= pd.read_excel(fname, sheet_name="Sheet1")
    df.columns = df.iloc[7]
    df = df.iloc[8: , :]
    NA_list.append(df[df['col1'].isna()]['ID'])
    dfs.append(df)
[preprocessing(fname) for fname in fnames]
final_df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)
L1 = NA_list[0]
L2 = NA_list[1]
L3 = NA_list[2]
final_list = (list(set.intersection(*map(set, [L1,L2,L3]))))
final_df[final_df['ID'].isin(final_list)]