在DataWorks中使用PySpark的GraphX进行图计算，您需要按照以下步骤操作：
- 安装和配置：确保您已经安装了Spark和PySpark，并且配置了相关的环境变量。这是使用GraphX的前提，因为GraphX是Spark的一个组件，用于图形和图形并行计算。
- 准备Python环境：您可以选择创建一个Python虚拟环境，以便在其中运行PySpark和GraphX。如果您使用的是Docker环境，可以通过制作Docker镜像来准备Python运行环境。
- 编写Python脚本：在Python脚本中，您需要导入Spark和GraphX的相关库，然后根据需要进行图分析和处理。GraphX提供了一系列的运算符和算法，以便于进行图计算。
- 使用GraphFrames：GraphFrames是建立在GraphX之上的库，它为图计算提供了更高级别的API。您可以使用GraphFrames来创建图数据结构，计算节点的入度和出度等。
- 执行脚本：在DataWorks中，您可以将编写好的Python脚本上传到相应的项目中，并通过DataWorks的任务调度功能来执行这些脚本。
总的来说，通过上述步骤，您可以在DataWorks中使用PySpark的GraphX来进行图计算。在进行图计算时，您可能需要根据具体的业务需求来选择合适的GraphX算法和工具。此外，由于GraphX是Spark的一部分，因此您还需要确保Spark集群的配置能够满足您的计算需求。
