title: dropna() for multiple columns
body: <p>Here is a sample of my dataframe:</p>
  
  <pre><code>benzene toluene styrene xylenes + ethylbenzene  1,3,5-trimethylbenzene  propylbenzene   chlorobenzene   4-ethyltoluene  isopropyl benzene   1,3-butadiene
  0   1.1040  NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.1914
  1   1.1312  NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.2353
  2   1.6092  NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.7289
  3   1.2578  NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.3269
  4   1.8245  NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.2859
  5   1.1438  NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.1229
  6   1.1492  NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.4135
  7   0.8638  NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.6211
  8   1.3209  NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.6243
  9   1.8316  NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.6711
  10  1.0491  NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.3379
  11  1.5014  NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.7981
  12  0.8355  NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.2950
  13  1.5157  NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.7630
  14  NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
  15  0.3561  NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.1983
  16  16.9953 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 11.6154
  17  NaN 2.5533  1.7676  4.8479  2.1782  2.0693  NaN NaN NaN NaN
  18  NaN 4.8740  4.5862  5.6155  5.3850  5.1158  NaN NaN NaN NaN
  19  NaN 5.5761  7.1540  5.2305  7.0061  6.6558  NaN NaN NaN NaN
  20  NaN 5.6369  8.0997  5.0377  7.4323  7.0607  NaN NaN NaN NaN
  21  NaN 5.6762  8.5204  5.0503  7.9827  7.5835  NaN NaN NaN NaN
  22  NaN 5.7317  8.9214  4.7230  8.4647  8.0415  NaN NaN NaN NaN
  23  NaN 5.6349  8.3186  4.2832  8.4023  7.9822  NaN NaN NaN NaN
  24  NaN 5.5504  9.1297  4.2451  8.2951  7.8803  NaN NaN NaN NaN
  25  NaN 5.9629  9.0821  4.3384  9.0512  8.5986  NaN NaN NaN NaN
  26  NaN 5.7665  10.1691 4.2266  8.9481  8.5007  NaN NaN NaN NaN
  27  NaN 5.6709  9.1637  4.0334  9.0945  8.6397  NaN NaN NaN NaN
  28  NaN 5.8178  8.8859  4.0104  9.0523  8.5997  NaN NaN NaN NaN
  29  NaN 5.5470  9.0448  3.9718  8.8667  8.4233  NaN NaN NaN NaN
  [...]
  </code></pre>
  
  <p>Actual size is 66x10</p>
  
  <p>I have sequence of about 17 non NAN values for each column. I would like to drop the Nan cells to have a a full 17x10 table.</p>
  
  <p>I used pd.DataFrame.dropna but it doesn't remove patches of cell. Is there a way to do so without looping over columns?</p>