uni farm

spotify apiでrock playlist楽曲の特徴を取得して可視化

spotifyのapiを使ってデータを取得してみた。 ロック音楽の年代ごとの特徴をみてみる

環境

  • python: 3.7
  • spotipy: 2.9.0
  • tableau: 2020.2.2

データ

spotify apiから取得できるplaylist情報と含まれるtrackの楽曲情報を用いる

spotifyが作成したxx年代rock的なplaylistを使用した

取得できる楽曲情報

Get Audio Features for a Track | Spotify for Developers

Get a Track | Spotify for Developers

を参考に。14個あった

  • duration_ms : トラックの長さ(ms)

  • popularity : 人気度合い。累計と最近の再生数から推定される。1~100の値を取る

  • key : キーの高さ。キーが検出できない時は-1

  • mode : メジャーよりかマイナーよりか。major is represented by 1 and minor is 0.

  • loudness : トラックの全体的な音量。0~-60(db)の値を取る

  • time_signature : 拍子のこと

  • tempo : テンポ(BPM)

  • acousticness : アコースティック度合い。0.0~1.0の値を取る

  • danceability : ダンサブル度合い。0.0~1.0の値を取る

  • energy : エネルギッシュ度合い。0.0~1.0の値を取る

  • valence : ポジティブ度合い。0.0~1.0の値を取る

  • liveness : 音源のライブっぽさ。0.0~1.0の値を取る

  • instrumentalness : トラックの中で、声が入っていない度合い。0.0~1.0の値を取る

  • speechiness : 喋ってる度合い。0.0~1.0の値を取る

全て学習データを作って判定しているのだろうか

実装

  • playlistを取得し、trackの特徴を取得
def get_playlist_tracks(df, sp):
    df_out = pd.DataFrame()
    
    for row in df.itertuples(index=False):
        items = sp.playlist_tracks(row[1], limit=100)['items']
        # merge playlist_id df&df_tracks
        df_tracks = df.merge(get_tracks(items, row[1]), on='playlist_id')
        
        # merge track_id df&df_features
        df_features = df_tracks.merge(get_audio_features(df_tracks, sp), on='track_id')
        
        df_out = df_out.append(df_features)
    return df_out
    
def get_tracks(items, playlist_id):
    #for item in res_tracks['items']:
    l = []

    for item in items:
        track = item['track']
    
        track_id = track['id']
        artist_name = track['artists'][0]['name']
        track_name = track['name']
        release_date = track['album']['release_date']
        track_popularity = track['popularity']
        
        l.append([playlist_id, track_id, artist_name
                  ,track_name, release_date, track_popularity])
        
        time.sleep(1)
        
    cols = ['playlist_id', 'track_id', 'artist_name', 'track_name'
            ,'release_date', 'track_popularity'] 
    df = pd.DataFrame(l, columns=cols)
    
    
        #print(track)
    return df
    
# 50ごとに取得
def get_audio_features(df, sp, limit=50):
    df_features = pd.DataFrame()
    for i in range(0, int(len(df) / limit)+1):
        tracks = list(df['track_id'].iloc[i*limit:i*limit+limit])
        #print('track len', len(df))
        #print(f'range: {i*limit}~{i*limit+limit}')
        df_features = df_features.append(pd.DataFrame(sp.audio_features(tracks=tracks)))

        time.sleep(1)
    
    df_features.rename(columns={'id': 'track_id'}, inplace=True)
    #print('len df_feat', len(df_features))
    #print('df_feat cols', df_features.columns)

    return df_features
    
import pandas as pd
import time
import spotipy

# init spotify api
client_id = '240xxxxx'
client_secret = 'a62xxxxxxxx'
client_credentials_manager = spotipy.oauth2.SpotifyClientCredentials(client_id, client_secret)

sp = spotipy.Spotify(client_credentials_manager=client_credentials_manager)

# playlists
playlist_cols = ['title', 'playlist_id']
playlists = [['70s Rock Anthems', '37i9dQZF1DWWwzidNQX6jx']
            ,['Women of Rock', '37i9dQZF1DXd0ZFXhY0CRF']
            ,['80s Rock Anthems', '37i9dQZF1DX1spT6G94GFC']
            ,['60s Rock Anthems', '37i9dQZF1DWWzBc3TOlaAV']
            ,['90s Rock Anthems', '37i9dQZF1DX1rVvRgjX59F']
            ,['00s Rock Anthems', '37i9dQZF1DX3oM43CtKnRV']
            ]
df_playlist = pd.DataFrame(playlists, columns=playlist_cols)

# 検索してplaylistの詳細情報を追加
%time df_all = get_playlist_tracks(df_playlist, sp

df_all.to_csv('./spotify_playlists.csv', index=False)

playlistの検索とidの取得は以下のようなスクリプトで行った

# 検索
query = "10s"
results = sp.search(q=query, limit=20, type='playlist', offset=1)
for idx, track in enumerate(results['playlists']['items']):
    print(idx, track['owner']['display_name'],  track['id'], track['name']
          ,  track['tracks']['total']
          , track['external_urls']['spotify']
         )
    print(track['description'])

可視化

ダッシュボードは↓

特徴量のうちplaylistごとに違いの大きいものを出してみた

時代が進むにつれアコースティック感は下がっていく、 エネルギーは大きく、インストゥルメンタルさは下がっていく、loudness(騒がしさ)も小さくなっていく、テンポは上がっていき、楽曲長さもだんだん短くなっていく popularityは70年代と00年代が特に大きい

女性のロックはアコースティック的であると言える

playlist feature

こちらの記事によるとspotifyユーザは65%が34歳以下を占めるらしい

popularityは00年代が大きいのはなんとなく納得

クラスター

rock feature cluster

違いのありそうな特徴量を元にクラスター分析を行った

騒がしめ(エネルギッシュで音量が大きめ)の楽曲と、やや大人しめの楽曲(アコースティック高めでキー、テンポが低め)にクラスタリングされた

参考

2022, Built with Gatsby. This site uses Google Analytics.