您可以通过获取最新的 End_date 在前面的行中，使用重叠条件的滚动和对行进行分组，并聚合最早和最晚的日期。

from pyspark.sql import functions as F, Window

df2 = df.withColumn(
    'Start_date', 
    F.to_date('Start_date', 'dd-MMM-yyyy')
).withColumn(
    'End_date', 
    F.to_date('End_date', 'dd-MMM-yyyy')
).withColumn(
    'last_date', 
    F.max('End_date').over(
        Window.partitionBy('Item Code', 'Item name').orderBy('Start_date').rowsBetween(Window.unboundedPreceding, -1)
    )
).withColumn(
    'group', 
    F.sum(
        F.coalesce(
            F.col('Start_date') >= F.col('last_date'), 
            F.lit(False)
        ).cast('int')
    ).over(
        Window.partitionBy('Item Code', 'Item name').orderBy('Start_date')
    )
).groupBy(
    'Item Code', 'Item name', 'group'
).agg(
    F.date_format(F.min('Start_date'), 'dd-MMM-yyyy').alias('Start_date'), 
    F.date_format(F.max('End_date'), 'dd-MMM-yyyy').alias('End_date')
).drop('group')

df2.show()
+---------+---------+-----------+-----------+
|Item Code|Item name| Start_date|   End_date|
+---------+---------+-----------+-----------+
|      222|    Item2|21-May-2004|19-Aug-2004|
|      111|    Item1|15-May-2004|30-Aug-2004|
|      111|    Item1|02-Sep-2004|23-Dec-2004|
+---------+---------+-----------+-----------+

分组前的幕后：

+---------+---------+----------+----------+----------+-----+
|Item Code|Item name|Start_date|  End_date| last_date|group|
+---------+---------+----------+----------+----------+-----+
|      222|    Item2|2004-05-21|2004-08-19|      null|    0|
|      111|    Item1|2004-05-15|2004-06-20|      null|    0|
|      111|    Item1|2004-05-22|2004-06-07|2004-06-20|    0|
|      111|    Item1|2004-05-27|2004-08-30|2004-06-20|    0|
|      111|    Item1|2004-06-20|2004-08-13|2004-08-30|    0|
|      111|    Item1|2004-09-02|2004-12-23|2004-08-30|    1|
+---------+---------+----------+----------+----------+-----+