另存为csv的Dataframe将消失具有NaN值的列(python)。有什么解决方案吗？

import pandas as pd

# 假设df是你的DataFrame
df = df.dropna(axis=1, how='all')
df.to_csv('output.csv', index=False)

df.to_csv('output.csv', index=False, na_rep='')

df.to_csv('output.csv', index=False, keep_default_na=False)

df = df.convert_dtypes()
df.to_csv('output.csv', index=False)

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含NaN值的DataFrame
data = {
    'A': [1, 2, np.nan],
    'B': [np.nan, np.nan, np.nan],
    'C': [4, 5, 6]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 方法一：删除全为空值的列
df_cleaned = df.dropna(axis=1, how='all')

# 方法二：保存所有列，包括空值
df_cleaned.to_csv('output.csv', index=False, na_rep='')

# 方法三：使用keep_default_na=False
df_cleaned.to_csv('output.csv', index=False, keep_default_na=False)

# 方法四：检查数据类型
df_cleaned = df_cleaned.convert_dtypes()
df_cleaned.to_csv('output.csv', index=False)