ect.
        DataFrame.ffill: Object with missing values filled or None if inplace=True.
        Series.fillna: Fill NaN values of a Series.
        DataFrame.fillna: Fill NaN values of a DataFrame.

        Examples
        --------

        For SeriesGroupBy:

        >>> key = [0, 0, 1, 1]
        >>> ser = pd.Series([np.nan, 2, 3, np.nan], index=key)
        >>> ser
        0    NaN
        0    2.0
        1    3.0
        1    NaN
        dtype: float64
        >>> ser.groupby(level=0).ffill()
        0    NaN
        0    2.0
        1    3.0
        1    3.0
        dtype: float64

        For DataFrameGroupBy:

        >>> df = pd.DataFrame(
        ...     {
        ...         "key": [0, 0, 1, 1, 1],
        ...         "A": [np.nan, 2, np.nan, 3, np.nan],
        ...         "B": [2, 3, np.nan, np.nan, np.nan],
        ...         "C": [np.nan, np.nan, 2, np.nan, np.nan],
        ...     }
        ... )
        >>> df
           key    A    B   C
        0    0  NaN  2.0 NaN
        1    0  2.0  3.0 NaN
        2    1  NaN  NaN 2.0
        3    1  3.0  NaN NaN
        4    1  NaN  NaN NaN

        Propagate non-null values forward or backward within each group along columns.

        >>> df.groupby("key").ffill()
             A    B   C
        0  NaN  2.0 NaN
        1  2.0  3.0 NaN
        2  NaN  NaN 2.0
        3  3.0  NaN 2.0
        4  3.0  NaN 2.0

        Propagate non-null values forward or backward within each group along rows.

        >>> df.T.groupby(np.array([0, 0, 1, 1])).ffill().T
           key    A    B    C
        0  0.0  0.0  2.0  2.0
        1  0.0  2.0  3.0  3.0
        2  1.0  1.0  NaN  2.0
        3  1.0  3.0  NaN  NaN
        4  1.0  1.0  NaN  NaN

        Only replace the first NaN element within a group along rows.

        >>> df.groupby("key").ffill(limit=1)
             A    B    C
        0  NaN  2.0  NaN
        1  2.0  3.0  NaN
        2  NaN  NaN  2.0
        3  3.0  NaN  2.0
        4  3.0  NaN  NaN
        