Python dask中基于多个条件的行选择？

dask中基于多个条件选择行的最有效方法是什么？在熊猫身上，有点像

df[df.A > 0 & df.B <= 10]

然而，这是超慢的，因为它会触发几个计算（我假设）。有没有更有效的方法可以根据多种条件选择dask中的行？

试试看

df[df.A > 0][df.B <= 10]

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df[df.A>0][df.B由于@joris的提示，正确位置的括号起作用。因此dask中的解决方案与pandas解决方案类似/相同：

df[(df.A > 0) & (df.B <= 10)]

df[（df.A>0）和（df.B）上述内容在pandas中也不起作用，您需要补充说明：
df[（df.A>0）和（df.B这不会给出期望的结果，因为对于第二个布尔索引，由于第一个布尔索引，您的数据帧更短。因为您不重新索引，这相当于
df[（df.A>0）&（df.B啊，是的，那是对的。但是在性能方面（如果使用dask，这将很重要），您将需要
df[（df.A>0）&（df.B
df[(df.A > 0) & (df.B <= 10)]