pandas 两列拼接问题

df1['A','B']'B'字段下有空值
df2['A','B']
想通过df1 = pd.merge(df1,df2,how='left',on='A')来补充空缺的B字段
结果df1出现了3列，['A','B_x','B_y']。
有没有什么办法，直接把df1下B列的空值补全了，不出现3列？
出现3列后，我新增一列'B'，设置取非空值
df1['B']=df1['B_x'].where(df['B_x']!='NaN')
df1['B']=df1['B_y'].where(df['B_y']!='NaN')
结果有部分行的B列取不到B_x的值，这个赋值公式有问题吗？有没有直接把两列合并的公式，试过cat不行。

import pandas as pd

# 假设你已经定义了 df1 和 df2

# 使用 pd.merge 函数来合并 df1 和 df2
df1 = pd.merge(df1, df2, how='left', on='A')

# 使用 combine_first 方法来填充 df1['B'] 列的空值
df1['B'] = df1['B'].combine_first(df2['B'])

import pandas as pd

# 假设你已经定义了 df1 和 df2

# 使用 pd.merge 函数来合并 df1 和 df2
df1 = pd.merge(df1, df2, how='left', on='A')

# 使用 where 函数来填充 df1['B'] 列的空值
df1['B'] = df1['B_x'].where(pd.isnull(df1['B_x']), df1['B_y'])