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。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶDaskによる並列プログラミング
演習の手順
- 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。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
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()