通过对列表中存储的字段宽度值进行切片/拆分，将apache-spark dataframe字符串列拆分为多个列

from pyspark.sql.functions import col, split

# 假设原始DataFrame为df，包含一个名为string_col的字符串列
# 假设字段宽度值存储在名为widths的列表中

# 定义一个函数，用于将字符串列拆分为多个子列
def split_string_column(df, col_name, widths):
    # 创建一个临时列，存储拆分后的结果
    temp_col = col_name + "_temp"
    
    # 使用withColumn()函数添加临时列，并将原始字符串列拆分为多个子列
    df = df.withColumn(temp_col, split(col(col_name), ""))
    
    # 根据字段宽度值对临时列进行切片/拆分，生成多个新列
    for i, width in enumerate(widths):
        # 创建新列名
        new_col_name = col_name + "_" + str(i+1)
        
        # 使用withColumn()函数添加新列，并将切片后的结果存储在新列中
        df = df.withColumn(new_col_name, df[temp_col].getItem(i*width:(i+1)*width))
    
    # 删除临时列
    df = df.drop(temp_col)
    
    return df

# 调用split_string_column()函数，将字符串列拆分为多个子列
df = split_string_column(df, "string_col", widths)