存在一些解决Apache Flink Python Table API UDF依赖问题的方法。下面是一种可能的解决方法，包含了代码示例。

1. 使用virtualenv创建一个独立的Python环境，并安装所需的依赖项。

$ virtualenv pyflink_env
$ source pyflink_env/bin/activate
(pyflink_env) $ pip install apache-flink

2. 创建一个Python脚本，其中包含使用Apache Flink Python Table API的示例代码。

from pyflink.table import EnvironmentSettings, StreamTableEnvironment

# 创建TableEnvironment
settings = EnvironmentSettings.new_instance().in_streaming_mode().use_blink_planner().build()
table_env = StreamTableEnvironment.create(environment_settings=settings)

# 注册UDF函数
table_env.create_temporary_function("my_udf", my_udf_function)

# 查询数据
table_env.execute_sql("""
    CREATE TABLE source_table (
        `id` INT,
        `name` STRING
    ) WITH (
        'connector' = 'kafka',
        'topic' = 'input_topic',
        ...
    )
""")

table_env.execute_sql("""
    CREATE TABLE result_table (
        `id` INT,
        `name` STRING
    ) WITH (
        'connector' = 'kafka',
        'topic' = 'output_topic',
        ...
    )
""")

table_env.from_path('source_table').select("id, my_udf(name)").insert_into('result_table')

# 执行任务
table_env.execute("UDF Example")

3. 打包Python脚本及其依赖项，并将其提交给Flink集群执行。

(pyflink_env) $ pip install apache-flink pyflink
(pyflink_env) $ zip -r my_udf_job.zip my_udf_job.py pyflink_env/lib/python3.7/site-packages
(pyflink_env) $ flink run -py my_udf_job.zip

这样，您就可以在Apache Flink Python Table API中使用自定义的UDF函数，并解决了依赖问题。