numpy genfromtxtについて

やりたい事：あるフォルダ（ここではUser直下の一時フォルダ）内にある全てのファイルを読み込み、ある作業を行いたいです。
あるサイト様のコードを丸パクリして、調べながら置き換えております。

最後のスライシングが何故行われているのかもわかってはいませんが
その前のnp.genfromtxtでエラーが起き、調べてもどういうエラーなのか不明な為原因を教えて頂きたいです。

python
1import os
2import numpy as np
3
4#path にあるファイルの一覧を配列形式で返す
5
6path = r"C:\Users\一時"
7files = os.listdir(path)# ディレクトリにあるファイル一覧を取得
8#print(type(files))  # <class 'list'> タイプを確認
9#print(files)        # ファイル一覧を表示
10
11for filename in files:
12    fullpath = path + "/" + filename 
13    savefilename = "s_" + filename
14    savefilefullpath = path + "/" + savefilename
15
16    #----CSVを読み込んで配列形式に
17
18    f = np.genfromtxt(fullpath, delimiter=",",skip_header=1, dtype='float')
19    #ヘッダ行がある場合  skip_header=1 を追加。 1はヘッダの行数
20
21　　#ここに処理内容が入る
22
23
24    #---スライシング（何故やっているかはよくわかっていないので調べ中
25    F = f[:5]
26    np.savetxt(savefilefullpath, F, fmt='%.3f', delimiter=",")

エラーメッセージ内容：

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-1-cf3c4c056583> in <module>
     23     #----CSVを読み込んで配列形式に
     24 
---> 25     f = np.genfromtxt(fullpath, delimiter=",",  skip_header=1,dtype='float')
     26     #ヘッダ行がある場合  skip_header=1 を追加。 1はヘッダの行数
     27 

~\anaconda3\lib\site-packages\numpy\lib\npyio.py in genfromtxt(fname, dtype, comments, delimiter, skip_header, skip_footer, converters, missing_values, filling_values, usecols, names, excludelist, deletechars, replace_space, autostrip, case_sensitive, defaultfmt, unpack, usemask, loose, invalid_raise, max_rows, encoding)
   2101             # Raise an exception ?
   2102             if invalid_raise:
-> 2103                 raise ValueError(errmsg)
   2104             # Issue a warning ?
   2105             else:

ValueError: Some errors were detected !
    Line #5 (got 5 columns instead of 22)
    Line #8 (got 10 columns instead of 22)
    Line #11 (got 10 columns instead of 22)
    Line #15 (got 10 columns instead of 22)
    Line #19 (got 5 columns instead of 22)
    Line #56 (got 10 columns instead of 22)
    Line #58 (got 10 columns instead of 22)
    Line #61 (got 10 columns instead of 22)
    Line #66 (got 10 columns instead of 22)
    Line #69 (got 10 columns instead of 22)
    Line #70 (got 10 columns instead of 22)
    Line #86 (got 10 columns instead of 22)
    Line #92 (got 10 columns instead of 22)
    Line #93 (got 10 columns instead of 22)