csvファイルを読み取り、グラフを作成しようとしています。

Time (GMT)、Dominant (peak) wave period (s) ,Significant wave height (Hm0) (m)の3列に数値がそれぞれ与えられているcsvファイルを読み込みたいのですが、dfを作成するとNaNの列が7列できてしまいます。

データは圧縮された状態でダウンロードし、展開してからread_csvに入れています。
columnsは3と表示されていますが、数値が左から3つ、NaNが7つの10列になっています。

RangeIndex: 17473 entries, 0 to 17472
Data columns (total 3 columns):

Column Non-Null Count Dtype

0 Time (GMT) 17473 non-null object
1 Dominant (peak) wave period (s) 16527 non-null float64
2 Significant wave height (Hm0) (m) 17473 non-null float64

このようなdataframeにしたいのですが、以下のようになっています。

MultiIndex: 17473 entries, ('2018-01-01 00:00:00', 10.0, 3.12, nan, nan, nan, nan, nan) to ('2018-12-31 00:00:00', 4.2, 0.39, nan, nan, nan, nan, nan)
Data columns (total 3 columns):

Column Non-Null Count Dtype

0 Time (GMT) 0 non-null float64
1 Dominant (peak) wave period (s) 0 non-null float64
2 Significant wave height (Hm0) (m) 0 non-null float64
dtypes: float64(3)

発生している問題・エラーメッセージ

エラーメッセージは出ていません。

該当のソースコード

import pandas as pd
pd.set_option('display.max_rows',10)
df_csv=pd.read_csv('hastings-wavenet-site.csv',)
df_csv

試したこと

sep='\s+'　これをread_csv関数の中に入れたら10columnsとなり、悪化しました。

df['Time (GMT)']=pd.to_datetime(df['Time (GMT)'])
df['Time (GMT)']

df_2=df.set_index("Time (GMT)")
df_2

この方法で試したところ、indexで日時、そして二つのカラムとなりましたが、すべての数値がNaNでした。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

python 3.9.6
jupyter notebook

mather

2021/08/16 15:47

CSVファイルの内容も提示してください。またCSVの内容、コンソールの結果やソースコードを提示するときはコードブロックを使って記述したほうが良いです。 https://teratail.com/help/question-tips#questionTips3-5-1

y_waiwai

2021/08/16 22:43

このままではコードが読めないので、質問を編集し、<code>ボタンを押し、出てくる’’’の枠の中にコードを貼り付けてください

taihei_._

2021/08/17 08:10

初心者なもので、拙い質問をしてしまいご迷惑をおかけしました。次回以降、留意いたします。問題についてですが、先輩に相談したところ解決することができました。ご協力ありがとうございました。

行動規範の内容に同意します

回答2件

自己解決

原因はcsvファイルの元データに空白が入力されていたことでした。
headerを削除し、列数を指定、コラム名を入力することで解決いたしました。

import
1pd.set_option('display.max_rows',10)
2df_csv=pd.read_csv('hastings-wavenet-site.csv',header=None, skiprows=1)[[0,1,2]]
3df_csv.columns=["Time (GMT)", "Dominant (peak) wave period (s)", "Significant wave height (Hm0) (m)"]
4
5df_csv```