在非连接场景下，如果Spark DataFrame的模式不明确，可以通过以下方法进行解决：

1. 探测数据类型：使用printSchema()方法来探测DataFrame的模式。该方法将打印出DataFrame的每一列以及对应的数据类型。

df.printSchema()

2. 自定义模式：如果数据类型无法自动推断，可以手动定义模式。可以使用StructType和StructField来定义DataFrame的模式。下面是一个示例：

from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType, IntegerType

# 定义模式
schema = StructType([
    StructField("name", StringType(), True),
    StructField("age", IntegerType(), True)
])

# 应用模式
df = spark.createDataFrame(data, schema)

3. 推断模式：如果数据集较小，可以使用inferSchema选项从数据中推断模式。该选项将尝试分析数据并猜测每一列的数据类型。

df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)

4. 转换数据类型：如果数据类型与实际情况不符，可以使用cast()方法将列的数据类型转换为正确的类型。

from pyspark.sql.functions import col

df = df.withColumn("age", col("age").cast(IntegerType()))

这些方法可以帮助您在非连接场景下处理不明确的Spark DataFrame模式。根据具体情况选择适合的方法。