Quanto sono ballabili le canzoni di oggi?

È il momento di approfondire i dati di Spotify per analizzare alcune tendenze nella musica.

In ogni file CSV, la colonna 'danceability' contiene il punteggio tra 0 e 1 che indica quanto è ballabile ciascun brano. Il punteggio descrive quanto un brano sia adatto al ballo in base a una combinazione di elementi musicali, tra cui tempo, stabilità del ritmo, forza del beat e regolarità generale. Secondo te, le canzoni stanno diventando più o meno adatte a ballare?

dask e la funzione delayed() sono già stati importati per te. pandas è stato importato come pd e matplotlib.pyplot come plt. L'elenco dei nomi dei file è disponibile nel tuo ambiente come filenames e l'anno di ciascun file è memorizzato nella lista years.

Questo esercizio fa parte del corso

Programmazione parallela con Dask in Python

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Istruzioni dell'esercizio

All'interno del ciclo, carica pigramente ciascun file.
Usando la colonna 'danceability', trova la media della ballabilità dei brani in ogni file.
Calcola tutti i risultati nella lista danceabilities e seleziona il primo elemento della tupla risultante.
Crea un grafico con danceability_list sull'asse y e years sull'asse x usando plt.plot().

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

danceabilities = []

for file in filenames:
	# Lazily load in the data
    df = ____
    # Calculate the average danceability in the file of songs
    mean_danceability = ____
    danceabilities.append(mean_danceability)

# Compute all the mean danceabilities
danceability_list = ____
# Plot the results
____
plt.show()

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