dask.dataframe如何构建，构建完成之后如何根据条件查询数据，根据这个要求写一段代码

要构建一个dask.dataframe，你需要先导入dask库，然后使用read_csv()函数从CSV文件或者其他数据源中读取数据，如下所示：

import dask.dataframe as dd

# 从CSV文件中读取数据
df = dd.read_csv('data.csv')

要根据条件查询数据，可以使用loc[]函数，它可以根据行和列的标签来选择数据。例如，如果要选择“age”列中大于30岁的数据，可以使用以下代码：

# 选择age列中大于30岁的数据
result = df.loc[df['age'] > 30]

完整的代码如下：

import dask.dataframe as dd

# 从CSV文件中读取数据
df = dd.read_csv('data.csv')

# 选择age列中大于30岁的数据
result = df.loc[df['age'] > 30]

# 打印结果
print(result.compute())

需要注意的是，使用dask.dataframe时，查询结果并不是立刻返回的，而是返回一个dask.dataframe对象。如果需要获取查询结果，还需要使用compute()函数进行计算。