如何从另一个表中替换DataFrame中的NaN值？

import pandas as pd

# 原始表
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
                    'value': [1, 2, float('nan'), 4]})

# 另一个表
df2 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
                    'value': [10, 20, 30, 40]})

# 将两个表根据"key"列进行连接
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key', suffixes=('_original', '_replacement'))

# 将原始表中的NaN值替换为另一个表中对应的非空值
merged_df['value_original'].fillna(merged_df['value_replacement'], inplace=True)

# 选择需要的列，并保存到新的DataFrame中
result_df = merged_df[['key', 'value_original']]

print(result_df)

  key  value_original
0   A             1.0
1   B             2.0
2   C            30.0
3   D             4.0