python - Pandas .DataFrame : Filter rows of df A based on data in df B?

Question

import pandas as pd

C = {'name': ['Alice', 'Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'phone': ['007', '1764', '1317210', '314159']}
CONTACTS = pd.DataFrame(data = C)

answer = {'guest_name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'attending': [True, False, True]}
guest_list = pd.DataFrame(data = answer)

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说明性上下文:
我要举办一个聚会，但地点在最后一刻发生了变化。因此，我想给那些表示会来的客人打电话。

我有两个pandas.DataFrame:

1. 我的联系人:包含我所有 friend 的姓名和电话。
   请注意，有些 friend (例如 Alice)如果有多个电话号码，则会被列出两次。此 DataFrame 是一个常量，我无法(或不想)修改它。
2. 我的guest_list:包含我所有 friend 的姓名和出席状态( bool 值)。
   请注意，与 CONTACTS 不同， friend 姓名仅在此处列出一次。 CONTACTS 中列出的所有好友 name 都存在于 guest_list 中，反之亦然(换句话说，CONTACTS.name 是满射到guest_list.guest_name)。

问题:
我想创建 attending_guests_contact DataFrame，其中包含仅参加聚会的 friend 的联系方式。

问题:
如何根据 answer.attending bool 值获取 CONTACTS 的子集？

请注意:

• 我不想修改联系人，
• 我不想创建 CONTACTS 的副本，因为我有“很多”联系人 (~10^3—10^4) 且有多方参与，所以需要时间和精力消耗内存(即我想在线执行子选择)。

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编辑:两个 DataFrame 不再共享相同的标记列。

Answer 1

这是一种方法:

attending_guests_contact = CONTACTS.merge(guest_list[guest_list.attending], \
                                          left_on="name", right_on="guest_name")

print attending_guests_contact

#       name   phone  attending
# 0    Alice     007       True
# 1    Alice    1764       True
# 2  Charlie  314159       True

这使用 bool 索引将 guest_list 过滤为仅 attending 为 true 的行，然后在 guest_list 和 联系人 .merge .