Python 用正向填充将Pandas级数变换为单调递增

我想把一个非单调递增的系列转换成一个单调递增的系列。 非常类似于 但不是减少值，而是用以前的值替换它们。类似于DataFrame.fillna（method='ffill'）

基本上，我想矢量化（最好是熊猫）以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
s = pd.Series([0,1,2,2,3,2,4,2,3,5])
f,a = plt.subplots()
s.plot(ax=a, alpha=0.5, linestyle='steps-mid')
for i in range(s.size-1):
    j=i+1
    if s.iat[j] < s.iat[i] :
        s.iat[j] = s.iat[i]
s.plot(ax=a, linestyle='steps-mid')

导入matplotlib.pyplot作为plt
作为pd进口熊猫
s=pd.系列（[0,1,2,2,3,2,4,2,3,5]）
f、 a=plt.子批次（）
s、 绘图（ax=a，alpha=0.5，linestyle='steps-mid'）
对于范围内的i（s.size-1）：
j=i+1
如果s.iat[j]

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任何帮助都将不胜感激。

我的朋友，你真幸运。现在已经有了一个适合你的方法

df=pd.DataFrame（{'A'：[0,1,2,2,3,2,4,2,3,5]}）
df['A']=pd.DataFrame.cummax（df.A）

享受吧