问题的原因是在计算乘积时，如果某一行的值为NaN，则会导致整列的结果都变为NaN。解决方法是使用isnull()函数和at()方法来判断NaN值，并对NaN值进行特殊处理。

代码中首先创建了一个包含NaN值的DataFrame，然后通过遍历每一行的索引来进行计算。在遍历的过程中，使用isnull()函数判断当前行的column2列是否为NaN，如果是则将is_nan变量设为True，否则设为False。然后通过at()方法来获取前一行的column3的值，并根据is_nan的值来进行乘积计算。最后将计算结果赋值给当前行的column3列。

这样就能够避免NaN值对整列结果的影响，得到正确的计算结果。

输出结果如下：

column1 column2 column3

0 True NaN 1000

1 False 0.2100 210

2 False NaN 210

3 True 0.2222 46

4 True NaN 46

问题出现的原因是在对包含NaN的Pandas Series行进行乘法操作时，由于NaN的存在导致结果出现错误。解决方法是定义一个辅助类来累积column3的最后一个值，并使用map函数在行上进行计算，避免使用for循环，并且可以轻松地并行运行计算。

具体解决方法如下：

首先，定义一个AccumMult类，用于累积column3的最后一个值。该类具有一个成员变量last_val来保存最后一个值。

class AccumMult:
    def __init__(self):
        self.last_val = None
    def mult(self, c2, c3):
        self.last_val = c3 if self.last_val is None else self.last_val
        if not np.isnan(c2):
            self.last_val = self.last_val * c2
        return self.last_val

接下来，创建一个AccumMult类的实例m，并通过map函数在DataFrame的column2和column3上进行计算，并将结果赋值给column3。

m = AccumMult()
df["column3"] = list(map(lambda x: m.mult(x[0], x[1]), df[["column2", "column3"]].values.tolist()))

通过以上步骤，我们成功解决了在对包含NaN的Pandas Series行进行乘法操作时出现错误的问题。这种方法避免了使用for循环，并且可以将计算操作集中在map函数中，从而更容易实现并行计算。

出现的问题：在Pandas的Series中，存在NaN值的行进行相乘操作时，会出现错误。

解决方法：将所有的0值替换为NaN，并创建一个df的副本。然后，在column2不为空的情况下，在axis 1上进行前向填充（ffill），并过滤最后一列，然后进行累积乘积（cumprod）。最后，将结果前向填充（ffill）。

代码如下：

# 替换0为NaN，并创建df的副本
m = df.assign(column3=df.column3.replace(0, np.nan))
# 在column2不为空的情况下，在axis 1上进行前向填充，并过滤最后一列，然后进行累积乘积
final = (df.assign(column3=m.mask(m.column2.notna(), m.ffill(1)).iloc[:, -1].cumprod().ffill()))

以上是关于解决"Multiplying Pandas series rows containing NaN"问题的方法。