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pd.DataFrame([list(range(8))+[np.nan]*2, [np.nan]*len(range(10)), range(10), [np.nan]*2+list(range(8)), range(10)])
Out[31]: 
     0    1    2    3    4    5    6    7    8    9
0  0.0  1.0  2.0  3.0  4.0  5.0  6.0  7.0  NaN  NaN
1  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
2  0.0  1.0  2.0  3.0  4.0  5.0  6.0  7.0  8.0  9.0
3  NaN  NaN  0.0  1.0  2.0  3.0  4.0  5.0  6.0  7.0
4  0.0  1.0  2.0  3.0  4.0  5.0  6.0  7.0  8.0  9.0

     0    1    2    3    4    5    6    7    8    9
0  0.0  1.0  2.0  3.0  4.0  5.0  6.0  7.0  NaN  NaN
1  0.0  1.0  2.0  3.0  4.0  5.0  6.0  7.0  NaN  NaN
2  0.0  1.0  2.0  3.0  4.0  5.0  6.0  7.0  8.0  9.0
3  NaN  NaN  0.0  1.0  2.0  3.0  4.0  5.0  6.0  7.0
4  0.0  1.0  2.0  3.0  4.0  5.0  6.0  7.0  8.0  9.0

mask = df.isna().all(axis=1)

df.loc[mask, :] = df.loc[mask.shift(-1).fillna(False), :].values
print(df)

     0    1    2    3    4    5    6    7    8    9
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2  0.0  1.0  2.0  3.0  4.0  5.0  6.0  7.0  8.0  9.0
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