在Airflow中，BranchPythonOperator是一个用于根据条件选择执行分支的Operator。如果BranchPythonOperator未按照指定的分支执行，可能是因为条件判断不正确或者代码有其他问题。以下是一个解决方法示例：

from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from airflow.operators.python_operator import BranchPythonOperator
from datetime import datetime

def branch_func(**kwargs):
    # 条件判断
    if condition:
        return 'task1'
    else:
        return 'task2'

default_args = {
    'start_date': datetime(2021, 1, 1)
}

with DAG('branch_example', default_args=default_args, schedule_interval=None) as dag:
    start_task = DummyOperator(task_id='start_task')
    branch_task = BranchPythonOperator(task_id='branch_task', python_callable=branch_func)
    task1 = DummyOperator(task_id='task1')
    task2 = DummyOperator(task_id='task2')
    end_task = DummyOperator(task_id='end_task')

    # 设置任务的依赖关系
    start_task >> branch_task >> [task1, task2] >> end_task

在上面的示例中，我们使用了BranchPythonOperator作为分支判断的Operator。根据条件判断的结果，选择执行task1或task2。你需要根据实际情况修改branch_func函数中的条件判断部分，确保正确选择分支。

另外，还需要注意设置任务的依赖关系，确保分支任务的顺序和选择正确。

希望以上示例能够帮助你解决Airflow的BranchPythonOperator未按照指定的分支执行的问题。