如何在保留Pandas DataFrame结构的前提下计算列总和？

我有一个DataFrame示例如下：

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：变量为二进制类型。

我想要将这4行合并为1行，保留列中的非零值。由于变量是二进制，我尝试使用df.sum(axis = 1)计算列总和，虽得到所需数值，但输出不符合原DataFrame结构，希望得到保持原结构的结果，求简洁解法。

因为变量是二进制类型，只需按列聚合取最大值（或求和），再转换为DataFrame即可保留原结构：

方法1：按列求和转DataFrame #

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

方法2：按列取最大值转DataFrame #

result = df.max(axis=0).to_frame().T

两种方法效果完全一致——只要列中存在1，结果就为1；全0列结果为0，最终输出的result和原DataFrame列结构完全相同，仅保留一行聚合后的结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者statnet22