Python dask与numpy的等价物是什么？

我正在尝试做以下等效的矢量化if-else，但是找不到任何适用于dask的东西。dask.array.where始终返回NotImplemented

实现这一目标的最佳方式是什么

np.wheredf['columne']>0,0,1

numpy.where的Dask等价物是Dask.array.where

例如：

作为pd进口熊猫 将numpy作为np导入 ​ 将dask.array导入为da 将dask.dataframe作为dd导入 ​ df=pd.DataFrame[-1,2，-4,5，-10]，columns=['a'] ddf=dd.from_pandasdf，2 printdf A. 0 -1 1 2 2 -4 3 5 4 -10 其中ddf['a']>0,0,1.compute 数组[1,0,1,0,1] 你也可以从你的评论中做同样的例子

其中ddf['a']>0，np.nan，5*ddf['a'].计算 数组[-5.，nan，-20.，nan，-50.] 如果特定示例不起作用，您可能需要升级库版本、安装其他库（如dask.array），或者提供更多信息。这适用于安装的以下Dask库：

dask                      2.10.0                     py_0  
dask-core                 2.10.0                     py_0

numpy.where的Dask等价物是Dask.array.where

例如：

作为pd进口熊猫 将numpy作为np导入 ​ 将dask.array导入为da 将dask.dataframe作为dd导入 ​ df=pd.DataFrame[-1,2，-4,5，-10]，columns=['a'] ddf=dd.from_pandasdf，2 printdf A. 0 -1 1 2 2 -4 3 5 4 -10 其中ddf['a']>0,0,1.compute 数组[1,0,1,0,1] 你也可以从你的评论中做同样的例子

其中ddf['a']>0，np.nan，5*ddf['a'].计算 数组[-5.，nan，-20.，nan，-50.] 如果特定示例不起作用，您可能需要升级库版本、安装其他库（如dask.array），或者提供更多信息。这适用于安装的以下Dask库：

dask                      2.10.0                     py_0  
dask-core                 2.10.0                     py_0

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如果直接分配结果会怎么样？也就是说，df[columne_bool]=df[columne]@alkasm您的解决方案绝对是一个解决方案。虽然darray有这样的用例，但df['col']<1e-3，np.nan，df['col2']在每一个使用的用例中，你仍然可以赋值，你只需要把它转换成两个赋值。首先为false条件指定值，然后有条件地指定true值。df['new']=val_when_false和df[condition，'new']=val_when_true.As@alkasm，不需要从where开始使用。如果直接分配结果会怎么样？也就是说，df[columne_bool]=df[columne]@alkasm您的解决方案绝对是一个解决方案。虽然darray有这样的用例，但df['col']<1e-3，np.nan，df['col2']在每一个使用的用例中，你仍然可以赋值，你只需要把它转换成两个赋值。首先为false条件指定值，然后有条件地指定true值。df['new']=val_when_false和df[condition，'new']=val_when_true.As@alkasm，首先不需要使用where。值得注意的是，如果要保留序列结构而不是切换到阵列，Dask数据帧也有一个.where方法。如果要保留序列结构而不是切换到阵列，Dask数据帧也有一个.where方法。