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Spotify APIを使ったヒット予測1.過去データの日付ランキング作成

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spotify.png

spotifyのAPIを使ってヒット予測を作ってみました。
今回はまず取り掛かりの第一回目として、
1.過去のランキングデータを取得
2.取得したランキングデータをまとめてグラフ化
をやっていきます。

##1.過去のランキングデータを取得
https://spotifycharts.com/regional
から日本の日別トップ200ランキングを取得しました。
過去数日ないとランキングの推移が出せないので、ここでは2020年7月1日〜7月13日のデータを取得しています。

取得したファイル一覧がこちら
A7A8FC26-C4A3-4CB9-A06B-BAB03EC652BA.png

このcsvを元にランキングのグラフを作っていきます。
##2.取得したランキングデータをまとめてグラフ化
jupyter Notebookを使って作業していきます。
細かい詳細は省きますが、以下手順で行いました。

###・csvを一つにまとめる(ヘッダーあり)
csvを一つのフォルダに入れてfor文で「pd.read_csv」で読み込みをファイル文ループ。
2回目以降のヘッダーは読み込まずにそのまま縦方向に追加していく。
読み込みが終わったらdataFrameで扱いやすいようにリストを作ります。

ひとまず確認。
X軸に日付、Y軸に再生回数を積んだグラフですが、なんとなくは思っているような出力ができそうです。
3307DBE6-3693-4B9F-8275-1CD553B6F2A9.png

###・ランキング推移を知りたい楽曲を入力
csvからのリストは膨大な楽曲数になるため、そのままランキンググラフ化するとカオスになります(笑)
そこで、必要な(知りたい)楽曲だけを抜き出し、ランキング推移を表示する方法を取りました。

なぜか目に入ったNiziUにしてしまった(笑)
4C102ABD-EDA0-42F2-816E-E93C73069BEA.png

###・グラフ化
ここまでくればもう一息。あとはグラフ化するだけです。
多少細かい調整が必要ですが、このようなグラフで表示させることができました。
7D06E69B-C17E-452A-8927-5528B7551479.png

NiziUは7月1日〜13日の期間、上位にはいますが、7月9日から少し順位を下げているのがわかりますね。

次回はより高度にランキングデータを取り、ランキング予測をしたいと思います。
ではまた!

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