pandas DataFrame 的列总和（但保留 pandas DataFrame 的结构）

Question

我在这里有一个我的数据框的小样本：

df = pd.DataFrame([[1, 0, 0, 0], [0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 1], [0, 0, 0, 0]], columns = ["CHAP1SEC1", "CHAP1SEC2", "CHAP1SEC3", "CHAP1SEC4", "CHAP1SEC5"], index = [0, 1, 2, 3])

注意：变量是二进制的。

我试图从本质上将这 4 行合并为一行，并在列中保留所有非零条目。由于变量是二元的，我的首选就是取列总和。

df.sum(axis = 1)

然而，虽然这给了我想要的值，但它并没有以相同的原始数据帧结构返回。

基本上，我想获取数据框的列总和，同时保持该数据框的结构。理想情况下，我的输出如下：

我觉得一定有一个超级简单的解决方案，我只是没有看到，我找不到已经在 SO 上发布的类似问题。

感谢任何帮助！

Answer 1

这是一种方法

df.sum(axis=0).to_frame().T

    CHAP1SEC1   CHAP1SEC2   CHAP1SEC3   CHAP1SEC4   CHAP1SEC5
0   1   0   1   1   1