可以使用以下代码将数据帧的标题与 Delta 表的标题进行比较，并将缺少的列添加到 Delta 表中：

from pyspark.sql.functions import col

# 读取Delta表
delta_df = spark.read.format("delta").load("delta_table")

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

# 获取Delta表的标题和数据帧的标题
delta_cols = delta_df.columns
df_cols = df.columns

# 确定缺少的列
missing_cols = [col for col in df_cols if col not in delta_cols]

# 将缺少的列添加到Delta表中
for col_name in missing_cols:
    delta_df = delta_df.withColumn(col_name, lit(None))

# 将数据帧写入Delta表
df.write.format("delta").mode("append").save("delta_table")

这段代码首先通过读取 Delta 表和数据帧来获取它们的标题。然后它确定 Delta 表缺少的列，并将这些列添加到 Delta 表中。最后，使用 append 模式将数据帧写入 Delta 表。

需要注意的是，这段代码假设 Delta 表已经存在，并且数据帧中包含与 Delta 表中相同数目和类型的列。如果这些条件不满足，代码需要进行相应的修改。