o5a

Потому что надо учитывать разделители колонок. Задается параметром sep у pd.read_csv/to_csv. По умолчанию он считается запятой у этих функций, так же как и у англоязычного Excel. Но в российской версии Excel по умолчанию используется точка с запятой - ;
Поэтому видимо изначально этот файл был с разделителем - запятой, потому правильно читались колонки через read_csv, а затем Вы пересохранили (хотя не указали, как именно "на макбуке экспортировал его как .csv") видимо в русской локали, поэтому разделителями стала точка с запятой - отсюда перестал читаться через read_csv.
Так что указывайте тот разделитель, который реально в вашем файле, чтобы читалось правильно:
data = pd.read_csv(sys.argv[1], sep=';')

data = [
['13','2да','3нет','4впредкушение','53','654','7русский'],
['13','2да','3нет','4влюбленность','50','62','7русский']
]

out = [','.join(row)+'\n' for row in data]

with open('document.csv', 'a') as fd:
    fd.writelines(out)

Но вообще для работы с csv есть встроенная библиотека, через нее удобнее работать напрямую, и можно задавать различные параметры файла (символ разделителя, обрамление кавычками и т.п.)

import csv

data = [
['13','2да','3нет','4впредкушение','53','654','7русский'],
['13','2да','3нет','4влюбленность','50','62','7русский']
]
with open('document2.csv', 'w', newline='') as fd:
    writer = csv.writer(fd)
    writer.writerows(data)

И вообще какое-то странное у Вас представление о формате csv. Зачем у каждого значения приписан его индекс? Обычного так не делается, пишутся просто сами значения, индекс итак известен.

header=None говорит о том, что строка заголовка у данных отсутствует (что не верно), поэтому он пытается разобрать первую строчку с названиями заголовков, как данные.

укажите header=0

Если речь про доп. разделитель после последнего значения, то можно использовать доп. параметр lineterminator=";\r\n" или же искусственно добавить пустую колонку, изменив строку
spamwriter.writerow(data + [None])

Если речь про суммирование значения по каждому ключу, то можно так:
print({key:sum(val) for key,val in dict.items()})

Можно использовать np.genfromtxt(), ему можно передать массив из только нужных строк, заранее выкинув все ненужные. В простейшем случае можно сделать так (при желании использовать более точную проверку цифр):

nums = '-0123456789'
# выбираем только цифровые строки
lines = [line for line in csv_file.readlines() if line[0] in nums]
data = np.genfromtxt(lines, delimiter=",")