试，pd.Series.mode：

def f(x):
    result = x.mode()
    return result[0] if len(result) == 1 else -1

df['vote'] = df.T.apply(f)
print(df)

输出量：

Column1  Column2  Column3  Column4  Column5  vote
0        0        0        6        1        0     0
1        4        4        6        4        0     4
2        4        2        2        2        2     2
3        4        4        4        4        4     4
4        0        0        0        2        4     0
5        6        6        6        6        6     6
6        3        3        3        3        5     3
7        0        6        6        0        4    -1
8        3        3        3        3        4     3
9        2        2        4        2        2     2

您可以使用mode和np。where（）：

import numpy as np
df['Voting']=np.where(df.mode(axis=1)[1].notnull(),-1,df.mode(axis=1)[0])
print(df)
'''
   Column1  Column2  Column3  Column4  Column5  Voting
0        0        0        6        1        0     0.0
1        4        4        6        4        0     4.0
2        4        2        2        2        2     2.0
3        4        4        4        4        4     4.0
4        0        0        0        2        4     0.0
5        6        6        6        6        6     6.0
6        3        3        3        3        5     3.0
7        0        6        6        0        4    -1.0
8        3        3        3        3        4     3.0
9        2        2        4        2        2     2.0
'''

使用DataFrame.mode：

df.mode(axis=1).apply(lambda x: x.iloc[0] if x.isnull().any() else -1, axis=1)