我的最后一个方法是：
1） 将dataframe中的行Map到dict的rdd。在线查找合适的python代码来展平dict。

flat_rdd = nested_df.map(lambda x : flatten(x))

哪里

def flatten(x):
  x_dict = x.asDict()
  ...some flattening code...
  return x_dict

2） 将rdd[dict]转换回Dataframe

flat_df = sqlContext.createDataFrame(flat_rdd)

我开发了一种递归的方法来展平任何嵌套的Dataframe。
该实现是在基于github的aws数据牧马人代码上实现的。
p、 spark支持在包中已被弃用，但代码库仍然有用。

这将展平同时具有结构类型和数组类型的嵌套df。通常在通过json读取数据时会有所帮助。改进了这个https://stackoverflow.com/a/56533459/7131019

from pyspark.sql.types import *
from pyspark.sql import functions as f

def flatten_structs(nested_df):
    stack = [((), nested_df)]
    columns = []

    while len(stack) > 0:

        parents, df = stack.pop()

        array_cols = [
            c[0]
            for c in df.dtypes
            if c[1][:5] == "array"
        ]

        flat_cols = [
            f.col(".".join(parents + (c[0],))).alias("_".join(parents + (c[0],)))
            for c in df.dtypes
            if c[1][:6] != "struct"
        ]

        nested_cols = [
            c[0]
            for c in df.dtypes
            if c[1][:6] == "struct"
        ]

        columns.extend(flat_cols)

        for nested_col in nested_cols:
            projected_df = df.select(nested_col + ".*")
            stack.append((parents + (nested_col,), projected_df))

    return nested_df.select(columns)

def flatten_array_struct_df(df):

    array_cols = [
            c[0]
            for c in df.dtypes
            if c[1][:5] == "array"
        ]

    while len(array_cols) > 0:

        for array_col in array_cols:

            cols_to_select = [x for x in df.columns if x != array_col ]

            df = df.withColumn(array_col, f.explode(f.col(array_col)))

        df = flatten_structs(df)

        array_cols = [
            c[0]
            for c in df.dtypes
            if c[1][:5] == "array"
        ]
    return df

flat_df = flatten_array_struct_df(df)

**

这个问题可能有点老了，但是对于仍在寻找解决方案的人来说，您可以使用select*内联展平复杂的数据类型：
首先，让我们创建嵌套的Dataframe：

from pyspark.sql import HiveContext
hc = HiveContext(sc)
nested_df = hc.read.json(sc.parallelize(["""
{
  "field1": 1, 
  "field2": 2, 
  "nested_array":{
     "nested_field1": 3,
     "nested_field2": 4
  }
}
"""]))

现在把它展平：

flat_df = nested_df.select("field1", "field2", "nested_array.*")

您可以在这里找到有用的示例：https://docs.databricks.com/delta/data-transformation/complex-types.html
如果嵌套数组太多，可以使用：

flat_cols = [c[0] for c in nested_df.dtypes if c[1][:6] != 'struct']
nested_cols = [c[0] for c in nested_df.dtypes if c[1][:6] == 'struct']
flat_df = nested_df.select(*flat_cols, *[c + ".*" for c in nested_cols])

下面的要点将使嵌套json的结构扁平化，

import typing as T

import cytoolz.curried as tz
import pyspark

def schema_to_columns(schema: pyspark.sql.types.StructType) -> T.List[T.List[str]]:
    """
    Produce a flat list of column specs from a possibly nested DataFrame schema
    """

    columns = list()

    def helper(schm: pyspark.sql.types.StructType, prefix: list = None):

        if prefix is None:
            prefix = list()

        for item in schm.fields:
            if isinstance(item.dataType, pyspark.sql.types.StructType):
                helper(item.dataType, prefix + [item.name])
            else:
                columns.append(prefix + [item.name])

    helper(schema)

    return columns

def flatten_frame(frame: pyspark.sql.DataFrame) -> pyspark.sql.DataFrame:

    aliased_columns = list()

    for col_spec in schema_to_columns(frame.schema):
        c = tz.get_in(col_spec, frame)
        if len(col_spec) == 1:
            aliased_columns.append(c)
        else:
            aliased_columns.append(c.alias(':'.join(col_spec)))

    return frame.select(aliased_columns)

然后可以将嵌套数据展平为 flatten_data = flatten_frame(nested_df) 这将为您提供平坦的Dataframe。
要点取自https://gist.github.com/dgrady/b7e7ff3a80d7ee16b168eb84603f5599