下面是一些示例数据：

In [1]:
df = pd.DataFrame(np.transpose([np.random.choice(['ebt','other'], (10)),
              np.random.rand(10)]), columns=['paymenttypeid','other'])

df

Out[1]:

  paymenttypeid                 other
0         other    0.3130770966143612
1         other    0.5167434068096931
2           ebt    0.7606898392115471
3           ebt    0.9424572692382547
4           ebt     0.624282017575857
5           ebt    0.8584841824784487
6         other    0.5017083765654611
7         other  0.025994123211164233
8           ebt   0.07045354449612984
9           ebt   0.11976351556850084

我们把它转换成 Dataframe

In [2]: data = dd.from_pandas(df, npartitions=2)

并使用apply（在系列上）指定：

In [3]:
data['ebt_dummy'] = data.paymenttypeid.apply(lambda x: 1 if x =='ebt' else 0, meta=('paymenttypeid', 'str'))
data.compute()

Out [3]:
  paymenttypeid                 other  ebt_dummy
0         other    0.3130770966143612          0
1         other    0.5167434068096931          0
2           ebt    0.7606898392115471          1
3           ebt    0.9424572692382547          1
4           ebt     0.624282017575857          1
5           ebt    0.8584841824784487          1
6         other    0.5017083765654611          0
7         other  0.025994123211164233          0
8           ebt   0.07045354449612984          1
9           ebt   0.11976351556850084          1

• • 更新日期：**

看起来您传递的meta是问题所在，因为这是有效的：

data = data.map_partitions(lambda df: df.assign(
                                    ebt_dummy = np.where((df["paymenttypeid"]=='ebt'), 1, 0)))

data.compute()

在我的例子中，如果我想指定meta，我必须传递当前data的数据类型，而不是我赋值后期望的数据类型：

data.map_partitions(lambda df: df.assign(
                                    ebt_dummy = np.where((df["paymenttypeid"]=='ebt'), 1, 0)), 
               meta={'paymenttypeid': 'str', 'other': 'float64'})

这对我也很有效：

data['ebt_dummy'] = dd.from_array(np.where((df["paymenttypeid"]=='ebt'), 1, 0))

我相信你要找的是一个三元运算。对于数字，像这样的东西应该可以工作。

import dask.dataframe as dd
import typing as t
def ternary(conditional: dd.Series, option_true: t.Union[float, int], option_false: t.Union[float, int]) -> dd.Series:
    return conditional * option_true + (~conditional) * option_false

data["ebt_dummy"] = ternary(data["paymenttypeid"]=='ebt', 1, 0)