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我希望在使用 dask 时替换满足多个条件的行上的值。我将执行替换的预设值存在于一列中，如果满足条件，那么我将用预设值替换目标值。

如果可能，由于在移动数据帧时的内存限制，我想留在 dask 中而不是使用另一个库执行此操作。

目前，我正在尝试使用 .mask 命令。

如果 GrassDeadFMC >= 12 且 Windspeed <= 10，则使 GrassFMCoefficient 等于 GFMG12L10 中的值。 ddf['GrassFMCoefficient'] = ddf['GFMG12L10'].mask(ddf['GrassDeadFMC'] >= 12 & ddf['WindSpeed'] <= 10)

我收到的错误是：

ValueError: Metadata inference failed in `and_`.

Original error is below:
------------------------
TypeError('cannot compare a dtyped [float32] array with a scalar of type [bool]')

一个最小的可执行脚本，它给出了一个稍微不同的错误，但我猜可能会遇到同样的问题。

import dask.dataframe as dd
import pandas as pd
from random import randint
df = pd.DataFrame({'GrassFMCoefficient': [0 for x in range(10)],
                   'GFMG12L10': [randint(1, 50) for x in range(10)],
                   'GrassDeadFMC': [randint(1, 50) for x in range(10)],
                   'WindSpeed': [randint(1, 30) for x in range(10)]})
ddf = dd.from_pandas(df,npartitions=1)
ddf['GrassFMCoefficient'] = ddf['GFMG12L10'].mask(ddf['GrassDeadFMC'] >= 12 & ddf['WindSpeed'] <= 10)
print(ddf.head(10))

对此的任何帮助将不胜感激。

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1 回答 1

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你想要这样的结果吗？

你想要这样的结果吗？

您必须使用 隔离每个条件Bracket '()'，例如。(condition1) & (condition2). 它也使布尔值与布尔值进行比较。

ddf['GrassFMCoefficient'] = ddf['GFMG12L10'].mask((ddf['GrassDeadFMC'] >= 12) & (ddf['WindSpeed'] <= 10))
于 2020-11-23T09:37:12.143 回答