根据从另一个DataFrame构建的条件列表,选择Pandas DataFrame的子集

假设我们有以下DataFrame

>>> import pandas as pd

>>> df_org = pd.DataFrame({'A' : [1,2,3,4,5,6], 
                           'B' : [1,1,1,1,2,2],
                           'C' : [1,2,3,4,1,2]})
   A  B  C
0  1  1  1
1  2  1  2
2  3  1  3
3  4  1  4
4  5  2  1
5  6  2  2

另外一个,df_criteria它有一些列df_org,我们将从中构建我们的标准.例如:

>>> df_criteria = pd.DataFrame({'B' : [1,2], 
                                'C' : [1,1]}) 

   B  C
0  1  1
1  2  1

我希望能够获取的值A在df_org数据帧为其中的相应值B,并C匹配在列出的df_criteria数据帧.在这个例子中,我想有一个df_org包含其行'0'和'4' 的子集,如下所示:

   A  B  C
0  1  1  1
4  5  2  1

作为熊猫的新手,我实现它的方式是使用for-loop思维模式:迭代行df_criteria并查询df_org每一行.然而,这是非常缓慢的,我的印象是必须有一个更加pythonic(和更快)的方式,不使用for-loops.我也研究了DataFrame.lookup它的使用,但是在我的情况下它没有用,因为索引中df_criteria和df_org不一定匹配.

任何建议都将非常感谢.非常感谢!