在Apache Spark中，DataFrame在写入Parquet文件时不会自动重新分区。如果您想要重新分区DataFrame并将其写入Parquet文件，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的类：

import org.apache.spark.sql.SaveMode
import org.apache.spark.sql.functions.col

2. 重新分区DataFrame：

val repartitionedDF = originalDF.repartition(, )

这里，是您想要的新分区数，是用于重新分区的列名列表。如果您不指定，则DataFrame将使用默认的分区列。

3. 将重新分区的DataFrame写入Parquet文件：

repartitionedDF.write.mode(SaveMode.Overwrite).parquet("")

这里，是您想要写入Parquet文件的路径。

以下是完整的示例代码：

import org.apache.spark.sql.SaveMode
import org.apache.spark.sql.functions.col

val originalDF = spark.read.parquet("")

val repartitionedDF = originalDF.repartition(, )

repartitionedDF.write.mode(SaveMode.Overwrite).parquet("")

请注意，重新分区操作可能会导致数据移动和混洗，因此对性能和可伸缩性可能会有一些影响。因此，您应该根据您的具体需求和环境进行评估和测试。