是的，Apache Spark可以对从单个Kafka分区接收到的数据进行重新分区。可以通过使用repartition()函数实现。

下面是一个示例代码，假设从Kafka中读取了来自单个分区的数据，然后使用repartition()函数将数据重新分区：

from pyspark.streaming.kafka import KafkaUtils
from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("sample-app").getOrCreate()

kafkaStream = KafkaUtils.createStream(ssc, "kafka:9092", "groupid1", {"topic1": 1})

# 使用repartition()函数将数据重新分区为每个RDD有4个分区
repartitionedStream = kafkaStream.repartition(4)

# 对每个分区应用处理函数
processedStream = repartitionedStream.mapPartitions(process)

processedStream.pprint()

ssc.start()
ssc.awaitTermination()

注意：这里假设已经创建了一个SparkSession和一个StreamingContext，并且已经使用KafkaUtils.createStream()函数从Kafka中读取了来自单个分区的数据。处理函数process()需要自己定义和实现。