要遍历一个数据框并使用另一个数据框中的值进行替换，可以使用apply()函数和lambda表达式来实现。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建第一个数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],
                    'B': [5, 6, 7, 8]})

# 创建第二个数据框
df2 = pd.DataFrame({'C': [9, 10, 11, 12],
                    'D': [13, 14, 15, 16]})

# 定义一个函数，用于替换数据框中的值
def replace_value(row):
    # 使用df2中的值替换df1中的值
    row['A'] = df2.at[row.name, 'C']
    row['B'] = df2.at[row.name, 'D']
    return row

# 使用apply函数和lambda表达式遍历df1并替换值
df1 = df1.apply(lambda row: replace_value(row), axis=1)

# 打印替换后的结果
print(df1)

输出结果为：

    A   B
0   9  13
1  10  14
2  11  15
3  12  16

在上面的示例中，我们首先创建了两个数据框df1和df2。然后，我们定义了一个replace_value()函数，该函数接受一行数据作为输入，并使用df2中相应行的值替换df1中的值。最后，我们使用apply()函数和lambda表达式遍历df1的每一行，并调用replace_value()函数替换值。