报错Input is not a correct Pandas DataFrame adjacency matrix.

这个错误通常出现在使用 Pandas DataFrame 作为邻接矩阵时，邻接矩阵的输入格式不正确。邻接矩阵应该是一个方阵，其中每一行和每一列都代表一个节点，矩阵中的每个元素表示对应节点之间的边是否存在。如果你使用的是 Pandas DataFrame，那么确保你的 DataFrame 是一个方阵，行和列都有对应的节点名称，并且矩阵中的每个元素都是布尔值或数字。你可以尝试检查一下你的邻接矩阵输入是否符合这些要求，或者提供更多的代码信息，以便我能够更好地帮助你解决这个问题。

相关问题

pandas.core.frame.DataFrame 转 pyspark.sql.dataframe.DataFrame

可以使用`createDataFrame()`方法将`pandas.core.frame.DataFrame`转换为`pyspark.sql.dataframe.DataFrame`。具体步骤如下：

1. 首先，导入必要的库和模块：

from pyspark.sql import SparkSession
import pandas as pd

2. 创建一个`SparkSession`对象：

spark = SparkSession.builder.appName("pandas_to_spark").getOrCreate()

3. 创建一个`pandas.core.frame.DataFrame`对象：

pdf = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob'], 'age': [25, 30]})

4. 使用`createDataFrame()`方法将`pandas.core.frame.DataFrame`转换为`pyspark.sql.dataframe.DataFrame`：

sdf = spark.createDataFrame(pdf)

现在，`sdf`就是一个`pyspark.sql.dataframe.DataFrame`对象，可以像使用其他`DataFrame`一样使用它。

pandas.DataFrame().max()

pandas.DataFrame().max() 是 pandas 库中 DataFrame 类的一个方法。它用于返回 DataFrame 中每一列的最大值，返回结果是一个 Series，其索引为 DataFrame 的列名。例如，假设有如下 DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
})

则调用 `df.max()` 后将返回：

A    3
B    6
C    9
dtype: int64

这表示 DataFrame 中列 A 的最大值为 3，列 B 的最大值为 6，列 C 的最大值为 9。默认情况下，`max()` 方法会跳过缺失值 NaN。如果需要包含缺失值，则可以使用 `max(skipna=False)`。