DataFrame backfill with specific value

Setup
Consider
df = pd.DataFrame(index=pd.date_range('2016-03-01', '2016-03-08'), columns=list('ABC'))
df.iloc[2, 1] = 2.
df.iloc[5, 1] = 3.
df.iloc[7, 2] = 4.
print df

A    B    C
2016-03-01  NaN  NaN  NaN
2016-03-02  NaN  NaN  NaN
2016-03-03  NaN    2  NaN
2016-03-04  NaN  NaN  NaN
2016-03-05  NaN  NaN  NaN
2016-03-06  NaN    3  NaN
2016-03-07  NaN  NaN  NaN
2016-03-08  NaN  NaN    4

I want to backfill NaN's only just one prior to non-NaN values with a the specific value of 1.
I could try to do df.bfill(limit=1) and I'd get:
A    B    C
2016-03-01 NaN  NaN  NaN
2016-03-02 NaN  2.0  NaN
2016-03-03 NaN  2.0  NaN
2016-03-04 NaN  NaN  NaN
2016-03-05 NaN  3.0  NaN
2016-03-06 NaN  3.0  NaN
2016-03-07 NaN  NaN  4.0
2016-03-08 NaN  NaN  4.0

but that fills in the incorrect values.
I want the result to look like this:
A    B    C
2016-03-01  NaN  NaN  NaN
2016-03-02  NaN    1  NaN
2016-03-03  NaN    2  NaN
2016-03-04  NaN  NaN  NaN
2016-03-05  NaN    1  NaN
2016-03-06  NaN    3  NaN
2016-03-07  NaN  NaN    1
2016-03-08  NaN  NaN    4

You can use mask:
df.mask(df.isnull() & df.shift(-1).notnull(), 1, inplace=True)