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．3 列目の欠損値が存在する行を変数 df から削除してください．
（※ 変数 df の中身は書き換えないでください．）
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[~df[3].isnull()]
2. df[3].isnull()
3. df.dropna(axis=3, inplace=True)
4. df[3].dropna()