我有 4 个数据帧，df1、df2、df3、df4，这样 df 中的行 x 与其他数据帧中的行 x 相对应。
我想根据特定列是否具有 NA 值来删除行。
但是，由于限制，如果我将行 x 放入其中一个 dfs 中，我也必须将其放入其他 dfs 中，以保持对应关系。
我通常可以通过识别每个 df 中的行、取并然后删除它们来做到这一点。
但是有没有一种“Pythonic”的方法可以做到这一点？有针对此类任务的优化功能吗？
用途：
dfs = [df1,df2,df3,df4]
m = np.logical_or.reduce([x['col'].isna() for x in dfs])
dfs = [x[m] for x in dfs]
如果需要单独所有数据帧：
df1,df2,df3,df4 = dfs