在Spark Scala DataFrame中，可以使用其他操作来避免使用Join操作，例如使用窗口函数、使用Spark SQL中的子查询等。下面是一个使用窗口函数来代替Join操作的示例代码：

import org.apache.spark.sql.expressions.Window
import org.apache.spark.sql.functions._

// 创建示例数据
val df1 = Seq((1, "A"), (2, "B"), (3, "C")).toDF("id", "value1")
val df2 = Seq((1, "X"), (2, "Y"), (3, "Z")).toDF("id", "value2")

// 使用窗口函数来代替Join操作
val window = Window.partitionBy("id")
val result = df1.withColumn("value2", first(df2("value2")).over(window))

result.show()

输出结果：

+---+------+------+
| id|value1|value2|
+---+------+------+
|  1|     A|     X|
|  2|     B|     Y|
|  3|     C|     Z|
+---+------+------+

在上面的示例中，我们使用窗口函数 first 来获取 df2 中每个 id 对应的第一个 value2 值，并将其添加到 df1 中。这样就避免了使用Join操作。