在不是NA的最后一行之后删除所有具有所有NA值的行

          0     1     2     3        4  
0        2.0  None  None  None  21041.0  
1        1.0  None  None  None   3003.0  
2        2.0  None  None  None   1210.0  
3        NaN  None  None  None      NaN  
4        2    None  None  None      NaN 
5        NaN  None  None  None      NaN
6        NaN  None  None  None      NaN  

所以我会删除 5 和 6 但保留 3，即使所有值都是 NaN。

我知道：

df.dropna(axis = 0, how = 'all', inplace = True)

这也会删除 3。我想我需要结合其他一些操作。