要按键值和累积度量对数据框进行填充，可以使用Pandas中的cumsum和fillna函数来实现。下面是一个示例解决方法：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
df = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'], 'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})

# 计算累积度量
df['cumulative_sum'] = df.groupby('key')['value'].cumsum()

# 使用前向填充填充缺失值
df['cumulative_sum'] = df['cumulative_sum'].fillna(method='ffill')

print(df)

输出结果如下：

  key  value  cumulative_sum
0   A      1               1
1   B      2               2
2   C      3               3
3   A      4               5
4   B      5               7
5   C      6               9

在这个示例中，我们首先使用groupby函数根据key列对数据进行分组，然后使用cumsum函数计算每个分组中value列的累积和。接下来，我们使用fillna函数将缺失值填充为前一个非缺失值，这里使用的填充方法是前向填充(ffill)。最后，我们将填充结果保存在cumulative_sum列中。