要按日期和城市替换缺失值为另一个数据框中的值，可以使用Pandas库中的merge和fillna函数来实现。以下是一个包含代码示例的解决方法：

import pandas as pd

# 创建第一个数据框
df1 = pd.DataFrame({
    '日期': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04'],
    '城市': ['上海', '北京', '广州', '深圳'],
    '数值': [1, 2, None, 4]
})

# 创建第二个数据框
df2 = pd.DataFrame({
    '日期': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04'],
    '城市': ['上海', '北京', '广州', '深圳'],
    '数值': [10, 20, 30, 40]
})

# 根据日期和城市合并两个数据框
merged_df = df1.merge(df2, on=['日期', '城市'], suffixes=('_原数据框', '_替换数据框'), how='left')

# 使用fillna函数替换缺失值
merged_df['数值_原数据框'] = merged_df['数值_原数据框'].fillna(merged_df['数值_替换数据框'])

# 删除多余的列
merged_df.drop(['数值_替换数据框'], axis=1, inplace=True)

# 输出结果
print(merged_df)

运行上述代码，会输出如下结果：

           日期  城市  数值_原数据框
0  2022-01-01  上海       1.0
1  2022-01-02  北京       2.0
2  2022-01-03  广州      30.0
3  2022-01-04  深圳       4.0

以上代码中，首先创建了两个数据框df1和df2，它们包含了日期、城市和数值三列。然后使用merge函数将两个数据框按日期和城市合并成一个新的数据框merged_df。接着使用fillna函数将缺失值替换为另一个数据框中的值。最后删除多余的列，只保留原数据框中的数值列。