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  3. Pythonで学ぶDaskによる並列プログラミング
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Exercise

最近の楽曲はどれくらい踊りやすい？

Spotify のデータをさらに深掘りして、音楽のトレンドを分析していきます。

各 CSV ファイルには、各楽曲がどれくらい踊りやすいかを 0〜1 のスコアで表す 'danceability' 列が含まれています。テンポ、リズムの安定性、ビートの強さ、全体の規則性などの音楽的要素を組み合わせて、ダンスに適している度合いを表す指標です。楽曲は時代とともに踊りやすくなっていると思いますか？ それとも逆でしょうか？

dask と delayed() 関数はすでにインポート済みです。pandas は pd、matplotlib.pyplot は plt としてインポートされています。ファイル名のリストは filenames、各ファイルの年は years リストに用意されています。

Instructions

100 XP
  • ループの中で、各ファイルを遅延評価で読み込みます。
  • 'danceability' 列を使って、各ファイル内の曲の平均 danceability を求めます。
  • danceabilities リスト内の結果をすべて計算し、返ってくるタプルの最初の要素を取り出します。
  • plt.plot() を用いて、x 軸に years、y 軸に danceability_list を配置したプロットを作成します。