vscode上のpythonでcsvファイルを分析した際にUnnamedやNoNとなってしまう

前提・実現したいこと

jupyterの拡張機能を入れたvscodeでデータ分析の練習をしていたところ問題が発生しました。
下記のサイトのデータの準備段階でcsvの中身がうまく表示されません。
https://yyhhyy.hatenablog.com/entry/2019/07/07/230000

UnnamedやNoNとなってしまっているので、正しい値が出力されるようにしたいです。
ご教授お願い致します。

発生している問題・エラーメッセージ

以下はvocode上に出力された結果です。

" Unnamed: 1 Unnamed: 2 Unnamed: 3 Unnamed: 4 Unnamed: 5 Unnamed: 6
0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
... ... ... ... ... ... ... ...
283 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
284 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
285 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
286 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
287 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
288 rows × 7 columns

元のcsvファイルの最終行が144行なのにもかかわらず、行数も大幅に違っています。

該当のソースコード

以下は上記のサイトのコードをほとんど流用したものです。
jupyterTest.ipynbがファイル名です。

Python
1dff = pd.read_csv("./data/SomervilleHappinessSurvey2015.csv",
2                 encoding="cp932",
3                 header=0)
4dff

以下は分析したいSomervilleHappinessSurvey2015.csvの中身です。

csv
1D,X1,X2,X3,X4,X5,X6
20,3,3,3,4,2,4
30,3,2,3,5,4,3
41,5,3,3,3,3,5
50,5,4,3,3,3,5
60,5,4,3,3,3,5
71,5,5,3,5,5,5
80,3,1,2,2,1,3
91,5,4,4,4,4,5
100,4,1,4,4,4,4
110,4,4,4,2,5,5
120,3,2,3,3,2,3
130,4,4,3,4,4,4
141,5,2,4,5,5,5
150,4,2,4,5,4,3
160,4,1,3,3,4,3
171,3,2,4,3,4,4
180,5,3,4,5,4,5
191,5,1,4,3,4,5
200,5,1,2,4,4,5
210,4,2,4,4,4,4
221,4,2,3,3,4,4
231,4,2,3,3,4,4
240,4,3,5,5,5,4
250,4,3,5,5,5,4
261,5,1,2,5,2,4
271,4,3,3,3,3,4
280,3,4,3,3,2,3
291,3,3,3,5,5,5
301,3,3,1,3,3,4
311,3,3,1,3,3,4
321,5,3,3,3,5,3
330,5,3,3,3,5,3
340,4,3,3,3,4,4
350,4,1,3,4,4,5
361,3,2,4,4,4,5
371,3,2,4,4,4,5
381,4,1,3,1,1,4
390,4,2,3,3,4,4
401,5,3,4,3,4,5
411,5,3,4,3,4,5
421,5,2,3,3,2,5
431,4,4,3,4,2,4
440,4,1,3,4,4,3
450,5,2,3,3,3,3
461,4,2,4,3,2,4
470,5,2,3,3,4,5
480,4,3,3,4,2,4
491,3,1,2,4,3,5
501,5,3,4,4,4,5
511,5,3,3,4,4,5
520,1,1,1,3,1,4
531,5,2,5,5,5,3
541,5,1,3,3,4,4
551,5,1,3,3,4,4
561,5,1,3,3,4,4
571,5,2,4,3,4,5
581,5,2,4,3,4,5
591,4,3,2,4,3,4
601,4,3,2,4,3,4
610,5,1,1,5,3,5
620,4,4,4,4,3,4
631,5,3,5,5,4,5
641,5,2,4,2,2,4
651,4,4,3,3,2,5
660,4,3,3,3,3,5
671,5,2,4,4,5,5
681,5,2,4,4,5,5
690,5,5,5,2,5,5
701,4,1,3,4,4,4
711,4,1,3,4,4,4
720,3,3,3,5,4,3
730,4,1,1,3,4,4
741,5,1,5,5,5,5
751,5,4,5,5,5,5
761,4,2,2,4,4,5
771,4,3,3,4,3,4
780,3,4,3,4,1,4
790,4,5,5,5,1,3
801,4,3,3,4,2,4
810,5,2,3,3,2,5
820,5,3,3,4,3,3
831,5,2,5,5,5,5
840,3,2,3,3,4,4
850,4,3,2,3,2,4
861,5,2,3,5,5,5
870,5,3,3,3,2,5
881,5,5,5,5,5,5
891,4,3,2,4,4,4
900,3,3,3,3,3,4
911,4,2,4,4,4,4
921,5,3,2,4,4,4
930,4,3,4,4,2,4
941,5,2,3,4,4,5
951,5,3,3,3,5,5
960,4,1,3,4,4,3
971,5,2,4,5,4,5
980,5,4,2,4,3,5
990,3,3,1,3,2,3
1000,3,4,5,4,5,4
1011,5,1,3,4,5,5
1021,5,4,5,5,5,4
1031,5,5,3,4,4,5
1041,5,4,4,3,3,4
1051,5,4,4,4,4,5
1060,3,1,3,2,1,2
1071,5,5,5,5,5,5
1080,4,4,3,4,3,3
1091,5,4,5,4,5,4
1101,4,2,3,4,3,3
1110,3,3,2,4,4,4
1121,5,2,2,4,5,5
1131,5,3,2,4,4,5
1140,3,1,2,3,3,1
1151,5,3,4,3,4,3
1160,5,2,3,3,3,5
1171,4,3,4,4,3,4
1180,3,2,2,3,3,3
1190,4,1,3,5,3,5
1201,5,1,4,3,5,5
1210,4,1,3,2,4,4
1221,5,1,5,3,5,5
1230,4,2,4,4,4,4
1240,5,2,4,4,5,5
1251,5,3,4,4,4,4
1261,5,2,4,4,2,3
1270,5,3,3,4,4,5
1280,5,3,3,4,4,4
1290,3,2,3,3,5,4
1300,4,1,3,3,3,4
1310,5,1,4,4,4,5
1320,5,2,2,4,4,5
1330,5,3,5,4,5,5
1341,3,4,4,5,1,3
1351,5,1,5,5,5,5
1361,4,3,3,4,4,4
1371,5,5,1,1,5,1
1380,4,4,4,4,1,3
1391,5,2,3,4,4,3
1400,5,3,3,1,3,5
1411,5,2,3,4,2,5
1421,5,3,3,4,4,5
1430,4,3,3,4,4,5
1440,5,3,2,5,5,5

試したこと

元データをカンマ区切りではなくセルに1つずつデータを入力させることを試しました。
以下はtest.csvです。

csv
1D	x1	x2	x3	x4	x5	x6
20	1	1	1	1	1	1
31	2	2	2	2	2	2
41	2	2	2	2	2	2
51	2	2	2	2	2	2
61	2	2	2	2	2	2
71	2	2	2	2	2	2
81	2	2	2	2	2	2
91	2	2	2	2	2	2
101	2	2	2	2	2	2

以下はtest.csvを分析しvscode上に出力させた結果で、正しい結果が出力できました。

Python
1df = pd.read_csv("data/test.csv")
2df

D	x1	x2	x3	x4	x5	x6

0 0 1 1 1 1 1 1
1 1 2 2 2 2 2 2
2 1 2 2 2 2 2 2
3 1 2 2 2 2 2 2
4 1 2 2 2 2 2 2
5 1 2 2 2 2 2 2
6 1 2 2 2 2 2 2
7 1 2 2 2 2 2 2
8 1 2 2 2 2 2 2

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

venvで作った仮想環境上に以下の環境を構築しています。
Python3.8.5
pandas1.1.0
numpy1.19.1
jupyter1.0.0

###8/28追記情報
別途作成した以下のカンマ区切りのtest.csvを読み込んだところvscode上で正しく出力されました。

csv
1D,X1,X2
21,2,3
34,5,6

Python
1dff = pd.read_csv("./data/test.csv",
2                 header=0)
3dff

D,X1,X2

0 1,2,3
1 4,5,6

また、問題のcsvファイルをコピーして中身を少し変え、拡張子をtxtに変更したもの（SomervilleHappinessSurvey2015_2.txt）

txt
1"x1,x2"
2"0,1"
3"2,3"
4"4,5"

こちらを読み込んだところ、以下のように出力されました。

Python
1f = open("./data/SomervilleHappinessSurvey2015_2.txt")
2print(f.read())

"x1,x2"

"0,1"

"2,3"

"4,5"

やはり□□の文字化けが存在しており、これが問題個所だと考えられますが、拡張子を変えた後のtxtファイルの中身は見た目上は問題ないように思われます。

aokikenichi

2020/08/27 10:01

例示のデータをテキストファイルにして読込んだところ問題ないです。「」と化けているようなので、例示いただいたデータとは別にファイル中に二バイト文字が混入してないでしょうか。144から288と倍増しているのも文字コードか改行コードの悪さのように思えます。簡単なカンマ区切りのファイルを別途作成して同じように読み込んでは如何でしょうか 1,2,3 4,5,6 のような簡単なもので。次に例示いただいたデータをあらためてテキストファイルにして読込む等

1129kf

2020/08/28 01:16 編集

早速の解答いただいたにもかかわらず反応が遅くなってしまい申し訳ありませんでした。ご提示いただいたことを参考に、8/28追記情報の欄に追加いたしました。ご覧になっていただけると幸いです。

can110

2020/08/28 01:19

> また、問題のcsvファイルをコピーして中身を少し変え、 CSVファイルの編集はどのようなソフトで行いましたか？（メモ帳、EXCELなど）

1129kf

2020/08/28 01:27

Excelでcsvを開いて、その中で中身を編集しました。

can110

2020/08/28 01:31

ExcelでCSV保存時の問題だと思われます。 ExcelバージョンとWin/Mac版の別も記載ください。また、保存時にエンコーディングや「"」の有無など、保存時の設定はなかったでしょうか？

1129kf

2020/08/28 01:39

Excelバージョンは2007とあり、Windows版です。保存時にエンコーディングと"の有無などの設定はなく、ファイルの種類を選ぶところしかありませんでした。

can110

2020/08/28 01:49

了解です。読込元のCSVの取得元（URL）は http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/00479/SomervilleHappinessSurvey2015.csv でしょうか？

1129kf

2020/08/28 01:53

そうです。そのファイルをダウンロードして読み込ませました。

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

もとのCSVファイルのエンコーディングはUTF-16 BOM付です。
これをcp932で開こうとしているので正常に読み込めていないと思われます。
以下のようにutf-16を指定すると正常に読み込めます。

なお、CSVファイルをEXCELで編集し保存すると、文字エンコーディングや囲み文字の有無などが変わってしまう可能性があるので注意が必要です。

Python
1import pandas as pd
2
3df = pd.read_csv('http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/00479/SomervilleHappinessSurvey2015.csv', encoding='utf-16')
4print(df.head())
5"""
6   D  X1  X2  X3  X4  X5  X6
70  0   3   3   3   4   2   4
81  0   3   2   3   5   4   3
92  1   5   3   3   3   3   5
103  0   5   4   3   3   3   5
114  0   5   4   3   3   3   5
12"""
13
14print(df.info())
15"""
16<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
17RangeIndex: 143 entries, 0 to 142
18Data columns (total 7 columns):
19 #   Column  Non-Null Count  Dtype
20---  ------  --------------  -----
21 0   D       143 non-null    int64
22 1   X1      143 non-null    int64
23 2   X2      143 non-null    int64
24 3   X3      143 non-null    int64
25 4   X4      143 non-null    int64
26 5   X5      143 non-null    int64
27 6   X6      143 non-null    int64
28dtypes: int64(7)
29memory usage: 7.9 KB
30"""

投稿2020/08/28 01:58

can110

総合スコア38278

1129kf

2020/08/28 02:06 編集

例を交えたご回答ありがとうございます。ご提示いただいた方法で試したところ正しい結果が得られました。 csvのデフォルトのエンコーディングや、編集時に囲み文字などが変わってしまうことなど、無意識にcsvを使っていましたが、知らなかったことが多く、非常に勉強になりました。この度はご回答いただきありがとうございました。本当に助かりました。

行動規範の内容に同意します