Python数据帧布尔值管理

我需要一些帮助来修复数据帧中布尔值的管理，如下所示：

导入的数据帧：

      A          B          C          D
      3.1        nan        nan        nan
      nan        9.8        nan        nan
      nan        nan        True       nan
      nan        nan        nan        False
      nan        10.1       nan        nan
      nan        nan        False      nan
      nan        nan        nan        True

列A和B表示易于使用DataFrame.interpolate（）函数插值的浮点值

现在，如何正确管理布尔值，以获得类似的输出

需要的数据帧输出：

      A          B          C          D
      3.1        9.7        nan        nan
      3.2        9.8        nan        nan
      3.3        9.9        True       nan
      3.4        10.0       True       False
      3.5        10.1       True       False
      3.6        10.2       False      False
      3.7        10.3       False      True

换句话说，我想用前一个样本的状态替换布尔列中正向的nan值，直到第一个检测到没有nan样本为止

我希望将此结构保留为数据帧，并在这部分代码中使用熊猫库。

df[['C'，'D']]].ffill（）

？