pyspark没有flatmap方法

Pyspark 中的 DataFrame API 并没有直接提供名为 `flatMap` 的函数，类似于 Python 的列表推导式那种扁平化操作。然而，Pyspark 提供了其他一些函数可以达到类似的效果。

1. `map()` 函数：它对每个元素应用一个函数并返回一个新的 DataFrame，但不会改变原数据的结构。
2. `flatMap()` 对应的是 RDD（Resilient Distributed Dataset）API，在 Pyspark DataFrame 中通常通过转换操作（如 `selectExpr` 或 `withColumn`）配合生成新的列来间接实现扁平化处理。
3. 使用 `explode()` 函数，当需要将某个嵌套的列拆分成一行一行的数据时非常有用，它可以将一列数组变为多行。

如果你想要在 DataFrame 上进行扁平化操作，可以先将数据转化为适合扁平化的形式，然后再进行操作。例如：

from pyspark.sql.functions import explode

df扁平化 = df.select(explode(column_name).alias(new_column_name))

然后你可以对新创建的扁平化的 DataFrame 使用 `map` 或者其他操作。