Spotify分析 – 下準備

方法1 – 最新トレンド200曲

今回はみんな大好きGoogle Colaboratoryを使います。

Pythonが実行できれば何でも良いので、Jupyter Notebookなどでも大丈夫です。お好みでどうぞ。

Spotify for Developerにログイン

Spotify for Developer > Dashboard (こちら)に自分のSpotifyアカウントでログインし「CREATE AN APP」

すると以下のような画面が現れるので、App name・App descriptionを適当に入力して「CREATE」

方法1 – Japan Top 200のデータを加工

Spotify API Documentはこちら。

!pip install spotipy # Spotify APIを叩くためのライブラリ

import pandas as pd # データの処理に必要。Google Colab標準装備
import spotipy 
from spotipy.oauth2 import SpotifyClientCredentials # oauth2で安全に対話
import json # jsonファイルを扱う際に必要

client_id = 'input your client id' # 先ほど入手したClient ID
client_secret = 'input your client secret' # 先ほど入手したClient Secret
client_credentials_manager = spotipy.oauth2.SpotifyClientCredentials(client_id, client_secret)
spotify = spotipy.Spotify(client_credentials_manager=client_credentials_manager)

# pandasでexcelファイルを読み込み
# 曲名にカンマが含まれておりcsvの構造が崩れてしまったので今回はexcelファイルとします
jp_daily = pd.read_excel("regional-jp-daily-latest.xlsx")

track_traits = pd.DataFrame() # 空のdfを作成

for url in jp_daily["URL"]: # jp_dailyのURL列を1つずつなめる
   a = pd.DataFrame.from_dict(spotify.audio_features(url)) # URLに該当する曲の特徴を抽出
   track_traits = track_traits.append(a) # 読み込んだ特徴を行へ追加

track_traits = track_traits.reset_index(drop=True) # 後のconcatのためにindex削除。

m = pd.concat([jp_daily, track_traits], axis=1) # 横方向にキー無しで結合
m.to_excel('jp_daily_fixed.xlsx', index=False) # indexは不要なので削除

方法2 – 自分のSpotifyデータを加工

流れ

1. 「アーティスト名」「曲名」の文字列を結合し、新規カラムを作成
2. 結合した文字列をSpotifyの検索窓に入力（API経由）
3. ヒットした曲のデータの先頭の情報を読み込む
4. その配列の中からURL情報を取得
5. そのURLを元のエクセルファイルに結合

s = pd.read_excel('spotify_saved_20201212.xlsx')
s['track'] = s['title'] + ' ' + s['artist'] #曲名とアーティストを結合させて「track」という新しい列を作成

s_info = pd.DataFrame()
for track in s['track']:
  t = spotify.search(track, limit=1, offset=0, type='track',market=None) # spotify内で"track"の文字列で検索
  t = t['tracks']['items'] # リストにネストされた辞書が返ってくる
  t = pd.io.json.json_normalize(t, sep='_') # リスト内にネストされた辞書を個別のカラムに分離
  s_info = s_info.append(t) # 求めたいURLをゲット

s_info = s_info.reset_index(drop=True) 
s_info = s_info[['name','explicit','href','id','album_id','album_name','external_urls_spotify']] # 必要なカラムのみを抽出
s_fixed = pd.merge(s, s_info, left_on='title', right_on='name', how='left') # キーを指定してleft join
s_fixedm.to_excel('jp_daily_fixed.xlsx', index=False) # xlsx形式で出力

方法3 – Web Data Connector (Tableau限定)

以下のようにTableauでデータのプレビューが表示されていれば成功です。