numpy.where-即使条件为False，也要计算True语句

Question

我有两个变量，分别为s1 = 0和s2 = 0，并且有一个数据框（有更多列，但与这种情况无关）：

    xyz 
0    2      
1    2      
2    2      
3    0     
4    0    

我尝试使用np.where创建一个新列：

df['c'] = np.where((df['xyz']>0) & (s1 > 0) & (s2 > 0), 1/s1, 0)

但是它会引发ZeroDivisionError。为什么计算True大小写，即使条件为False。我应该如何获得理想的结果？