我正在将一些熊猫系列和熊猫数据框转换为考拉以实现可扩展性。但是在我使用的地方，np.where()我试图传递考拉数据帧，就像之前传递熊猫数据帧一样。但是我收到了一个错误 PandasNotImplementedError。
我该如何克服这个错误？我试过ks.where()了，但没有用。
这是我正在使用 Pandas 编写的代码模型。
import pandas as pd
import numpy as np
pdf = np.where(condition, action1, action2)
toPandas()如果我使用or将考拉转换回熊猫，代码就可以工作from_pandas()，但由于性能和可扩展性的原因，我不能使用熊猫。如果可能的话，请建议我在 Koalas 中使用一种替代方法，或者为 numpy 提供一种替代库，它可以很好地与 koalas 配合使用。
根据Koalas (1.8.2) 上的文档databricks.koalas.DataFrame， where 函数在条件为时databricks.koalas.Series仅接受两个参数，即条件和值False。无论条件是True，值都不会改变。它的行为类似于它在 Pandas 中的行为。
因此，可以像这样使用 where 语句的链接：
kdf.where(condition, action2).where(~condition, action1)
# action1 --> Action when condition is True.
# action2 --> Action when condition is False.
# The output of this cannot be assigned back to a column though. To assign the output to some column, the where has to be applied on a Series.
kdf['some_column'].where(condition, action2).where(~condition, action1)
另外，请注意，在 Koalas 上，databricks.koalas.Series可以将 where 条件分配回列，但不能将 where 条件应用于 a 时的输出databricks.koalas.DataFrame，就像在您的情况下可以在 Pandas 中完成一样。
我对考拉不太熟悉，但我认为使用DataFrame.where()的东西会起作用。
例如
from databricks.koalas.config import set_option, reset_option
set_option("compute.ops_on_diff_frames", True)
df1 = ks.DataFrame({'A': [0, 1, 2, 3, 4], 'B':[100, 200, 300, 400, 500]})
df2 = ks.DataFrame({'A': [0, -1, -2, -3, -4], 'B':[-100, -200, -300, -400, -500]})
df1.where(df1 > 1, df2)
如果你需要的话，还有一个相应的 koalas Series.where()。