现在我有2022年的CPI月度数据，但1月份的数据是空值，需要进行向后填充，请给出示例代码。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成示例数据（假设日期索引为每月最后一天）
dates = pd.date_range(start='2022-01-31', end='2022-12-31', freq='M')
cpi_data = [280.5, 283.2, 285.1, np.nan, 288.3, 290.0, 292.8, 295.5, 298.2, 302.0, 305.5, 308.0]
df = pd.DataFrame({'CPI': cpi_data}, index=dates)
df.index.name = '日期'

# ==== 数据预处理 ====
# 确保时间序列按日期升序排列（关键步骤）[6](@ref)
df.sort_index(inplace=True)

# ==== 插值填充 ====
# 使用线性插值法填充缺失值（默认沿时间轴插值）[3,7](@ref)
df['CPI_插值'] = df['CPI'].interpolate(method='linear')  # 指定插值方法

# ==== 数据验证 ====
print("填充前缺失值数量:", df['CPI'].isnull().sum())  # 预期输出1（4月份缺失）
print("填充后缺失值数量:", df['CPI_插值'].isnull().sum())  # 预期输出0

# ==== 结果可视化 ====
plt.figure(figsize=(12,6))
plt.plot(df.index, df['CPI'], 'ro--', label='原始数据', markersize=8)
plt.plot(df.index, df['CPI_插值'], 'gx-', label='插值填充', markersize=10)
plt.title('2022年CPI月度数据插值填充效果')
plt.xlabel('日期', fontsize=12)
plt.ylabel('CPI指数', fontsize=12)
plt.legend()
plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.6)
plt.show()

#指定图像样式
plt.style.use('seaborn-v0_8')
#指定字体，防止中文出现乱码，windows系统指定为‘SimHei’
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
#这行代码让中文的负号“-”可以正常显示
plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False

填充前缺失值数量: 1
填充后缺失值数量: 0
              CPI  CPI_插值
日期                     
2022-01-31  280.5   280.5
2022-02-28  283.2   283.2
2022-03-31  285.1   285.1
2022-04-30    NaN   286.7
2022-05-31  288.3   288.3