Насколько танцевальны современные песни?
Пора углубиться в данные Spotify и проанализировать некоторые тенденции в музыке.
В каждом CSV-файле столбец 'danceability' содержит оценку танцевальности каждой песни — число от 0 до 1. Эта оценка отражает, насколько трек подходит для танцев, и рассчитывается на основе нескольких музыкальных характеристик: темпа, ритмической стабильности, силы удара и общей регулярности. Как вы думаете, становятся ли современные песни более или менее танцевальными?
Библиотека dask и функция delayed() уже импортированы. pandas импортирован как pd, а matplotlib.pyplot — как plt. Список имён файлов доступен в вашем окружении как filenames, а год каждого файла хранится в списке years.
Это упражнение является частью курса
Параллельное программирование с Dask на Python
Инструкции к упражнению
- Внутри цикла загружайте каждый файл в режиме отложенного выполнения.
- Используя столбец
'danceability', найдите среднее значение танцевальности песен в каждом файле. - Вычислите все результаты из списка
danceabilitiesи выберите первый элемент полученного кортежа. - Постройте график с помощью
plt.plot():danceability_list— по оси Y,years— по оси X.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
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()