迭代具有相同结构的pandas数据帧的字典的最好方法，生成一个包含每个(行，列)元素之和的数据帧？

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 创建一个空字典来存储每列的元素之和
sum_dict = {}

# 使用iteritems()方法迭代数据帧的每一列
for col_name, col_data in df.iteritems():
    # 计算每一列的元素之和
    col_sum = col_data.sum()
    # 将结果存储在字典中
    sum_dict[col_name] = col_sum

# 将字典转换为数据帧
sum_df = pd.DataFrame(sum_dict, index=['sum'])

# 打印结果
print(sum_df)

     A   B   C
sum  6  15  24