O exemplo é o seguinte:

df=spark.createDataFrame([
    (1,"2017-05-15 23:12:26",2.5),
    (1,"2017-05-09 15:26:58",3.5),
    (1,"2017-05-18 15:26:58",3.6),
    (2,"2017-05-15 15:24:25",4.8),
    (3,"2017-05-25 15:14:12",4.6)],["index","time","val"]).orderBy("index","time")
df.collect()

+-----+-------------------+---+
|index|               time|val|
+-----+-------------------+---+
|    1|2017-05-09 15:26:58|3.5|
|    1|2017-05-15 23:12:26|2.5|
|    1|2017-05-18 15:26:58|3.6|
|    2|2017-05-15 15:24:25|4.8|
|    3|2017-05-25 15:14:12|4.6|
+-----+-------------------+---+

para a função "pyspark.sql.functions"

window(timeColumn, windowDuration, slideDuration=None, startTime=None)

timeColumn：The time column must be of TimestampType.

windowDuration：  Durations are provided as strings, e.g. '1 second', '1 day 12 hours', '2 minutes'. Valid
interval strings are 'week', 'day', 'hour', 'minute', 'second', 'millisecond', 'microsecond'.

slideDuration: If the 'slideDuration' is not provided, the windows will be tumbling windows.

startTime： the startTime is the offset with respect to 1970-01-01 00:00:00 UTC with which to start window intervals. For example, in order to have hourly tumbling windows that start 15 minutes past the hour, e.g. 12:15-13:15, 13:15-14:15... provide `startTime` as `15 minutes`.

Desejo contar os parâmetros "val" nessa função a cada 5 dias e defino o parâmetro "slideDuration" como um valor de string com "5 day"

timeColumn="time",windowDuration="5 day",slideDuration="5 day"

os códigos da seguinte forma:

df2=df.groupBy("index",F.window("time",windowDuration="5 day",slideDuration="5 day")).agg(F.sum("val").alias("sum_val"))

Quando obtenho o valor do parâmetro "window.start", o horário não começa com o tempo mínimo indicado na coluna "time" ou o tempo definido anteriormente, mas o outro momento, de onde não.

Os resultados foram os seguintes:

+-----+---------------------+---------------------+-------+
|index|start                |end                  |sum_val|
+-----+---------------------+---------------------+-------+
|1    |2017-05-09 08:00:00.0|2017-05-14 08:00:00.0|3.5    |
|1    |2017-05-14 08:00:00.0|2017-05-19 08:00:00.0|6.1    |
|2    |2017-05-14 08:00:00.0|2017-05-19 08:00:00.0|4.8    |
|3    |2017-05-24 08:00:00.0|2017-05-29 08:00:00.0|4.6    |
+-----+---------------------+---------------------+-------+

Quando defino um valor para o parâmetro "startTime" com '0 segundo' (os códigos são os seguintes):

df2=df.groupBy("index",F.window("time",windowDuration="5 day",slideDuration="5 day",startTime="0 second")).agg(F.sum("val").alias("sum_val"))

+-----+---------------------+---------------------+-------+
|index|start                |end                  |sum_val|
+-----+---------------------+---------------------+-------+
|1    |2017-05-09 08:00:00.0|2017-05-14 08:00:00.0|3.5    |
|1    |2017-05-14 08:00:00.0|2017-05-19 08:00:00.0|6.1    |
|2    |2017-05-14 08:00:00.0|2017-05-19 08:00:00.0|4.8    |
|3    |2017-05-24 08:00:00.0|2017-05-29 08:00:00.0|4.6    |
+-----+---------------------+---------------------+-------+

Os resultados revelaram que ainda não começou com o tempo mínimo na coluna "tempo"

Então, como devo fazer essa função começar com o tempo mínimo na coluna "time" ou com o tempo definido na primeira vez, como "2017-05-09 15:25:30", sou muito grato por você me descobrir fora desta questão

A introdução oficial do 'startTime' da seguinte forma

The startTime is the offset with respect to 1970-01-01 00:00:00 UTC with which to start window intervals. 
For example, in order to have hourly tumbling windows that start 15 minutes past the hour, e.g. 12:15-13:15, 13:15-14:15...
provide `startTime` as `15 minutes`.

As referências são as seguintes

1O que o argumento 'startTime' da função 'pyspark.sql.functions.window' faz?

2)https://github.com/apache/spark/pull/12008

3)http://spark.apache.org/docs/latest/api/python/pyspark.sql.html?highlight=window#pyspark.sql.functions.window