问基于索引，如何用前面的值填充NaN值？

EN

我有一个大熊猫数据集，在不同的列中有几个NaN值。每个NaN值都有一个关联的ID，我想用关联的id值来计算这些NaN值。例如，考虑：

ID  COL
1   23
1   NaN
1   NaN
1   NaN
1   NaN
2   21
2   NaN
2   NaN
2   NaN
3   25
3   NaN
3   NaN

正如您所看到的，1与23相关联，因此，所有具有1的is都必须与23一起计算，因此对于其他情况，其中一种是这样的。例如，预期产出将是：

ID  COL
1   23
1   23
1   23
1   23
1   23
2   21
2   21
2   21
2   21
3   25
3   25
3   25

我怎么才能对熊猫做这样的操作呢?我的问题是，我不知道如何处理以前的值，并用它的id替换它。

更新

在阅读了这个问题和其他相关问题的答案后，我试图：

df.sort_values(['ID','COL']).ffill()

然而，这是行不通的。它并不是用那些与ID相关的值来替换，原因是我的COL值可能是字符串。知道怎么处理这事吗？