怎么可以实现dataframe中批量批量调用graphframe的bfs算法

要实现在`DataFrame`中批量应用GraphFrame（GF）的Breadth First Search (BFS) 算法，首先需要确保已安装GraphFrame库并导入相关模块。以下是如何使用GF的BFS功能的示例[^1]：

from pyspark.sql import SparkSession
from graphframes import GraphFrame

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName('BFS').getOrCreate()

# 假设你有一个存储边信息的DataFrame
edges_df = ...  # 例如，一个包含source_id, destination_id列的DataFrame

# 将DataFrame转换为GraphFrame
vertices = spark.createDataFrame([(i, "node_{}".format(i)) for i in range(10)], ["id", "label"])
gdf = GraphFrame(vertices, edges_df)

# 定义源节点
source_vertices = vertices.filter(gdf.vertices['id'] == <source_node_value>)

# 应用BFS算法
bfs_result = gdf.bfs(source_vertices)

# bfs_result是一个DataFrame，包含了BFS路径上的节点
bfs_result.show()

在这个例子中，你需要替换`<source_node_value>`为你想要开始搜索的节点ID。`bfs()`方法会返回一个新的DataFrame，其中包含了从指定源节点开始的BFS遍历结果。