finals_preds= pd.concat([clf_preds,clf_pred_probs,ISFOR_clus_preds,SVM_clus_preds,KMEANS_clus_preds,LOCOUT_clus_preds, DBSC_clus_preds],axis=1)finals_preds.columns=['clf_class','clf_score', 'ISOFOR','SVM-1C','KMEANS','LOCOUT','DBSCAN']finals_preds

然后这是输出结果

然后真正的麻烦来了，当我尝试添加另一列来总结这些序列的众数时，错误提示说我试图将2列塞进1列中。

# 添加一列来总结所有分数finals_preds['ENSEMB']= finals_preds[['ISOFOR','SVM-1C','KMEANS','LOCOUT']].mode(axis=1)finals_preds

错误信息：

ValueError: Wrong number of items passed 2, placement implies 1

然后我检查了代码的右侧部分，这让我感到困惑：

我也打印了每个序列的众数结果，它们看起来都很正常，如下所示：

那么，为什么当我尝试一起计算它们的众数时会出现额外的列呢？

回答：

mode 返回最常出现的值。由于你有一个二元表，因此可能出现以下三种情况：

     0    10  0.0  NaN  # 第一行中0比1多1  1.0  NaN  # 第二行中1比0多2  0.0  1.0  # 第三行中0和1数量相等

除非每一行中0和1的数量没有相等的情况，否则输出结果总是会有2列。

如果你想得到每行的最具代表性的值，可以这样做：

finals_preds['ENSEMB']= \    finals_preds[['ISOFOR','SVM-1C','KMEANS','LOCOUT']].mode(axis=1)[0]#                                                           HERE ---^^^