编写Spark DataFrames时，可以设置的一些可能选项包括：

1. 数据源选项：可以设置数据源的选项，如文件格式、分隔符等。
2. 数据读取选项：可以设置读取数据时的选项，如读取模式、是否包含表头等。
3. 数据写入选项：可以设置写入数据时的选项，如写入模式、是否追加等。
4. 数据处理选项：可以设置数据处理时的选项，如缺失值处理方法、重复行处理方法等。
5. 分区选项：可以设置数据分区的选项，如分区数、分区列等。

以下是一个示例代码，展示了如何设置这些选项：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("DataFrameOptions").getOrCreate()

# 读取数据源选项
df = spark.read.format("csv").option("header", "true").option("inferSchema", "true").load("data.csv")

# 数据处理选项
df = df.dropna(subset=["name"])  # 删除name列中的缺失值
df = df.dropDuplicates(["id"])  # 删除重复的行

# 分区选项
df = df.repartition(4)  # 将数据分成4个分区

# 数据写入选项
df.write.format("parquet").mode("overwrite").save("output.parquet")  # 将DataFrame写入parquet文件，如果文件已存在，则覆盖

# 关闭SparkSession
spark.stop()

请根据您的具体需求，根据上述示例代码进行修改和调整。