下記の設問に対する答えとして相応しものを選択肢から選び、次のコードの空欄（ ##########）を埋めてください．
変数 df の欠損値に対処します．重要な特徴があり欠損値が少ない0, 1, 5, 6 列だけを残して、そこから欠損値のある行を削除（ペアワイズ削除）してください
（※ 変数 df の中身を書き換えてください．）
import numpy as np
from numpy import nan as NA
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.rand(100, 10))
# データを欠損させます
df.iloc[3, 0] = NA
df.iloc[10:20, 2] = NA
df.iloc[45 , :8] = NA
df.iloc[85:95 , 3] = NA
##########
[選択肢]
1. df[[0, 1, 5, 6]].deopna(axis=1, inplace=True)
2. df[[0, 1, 5, 6]].deopna(axis=0, inplace=True)
3. df[[2, 3, 4, 8, 9]].dropna(inplace=True)
4. df[[2, 3, 4, 8, 9]].dropna(iaxis=1, nplace=True)