はじめに

完成形はこちら。

動くグラフの生成自体はBar chart race generatorを使わせていただきました。
今回は必要なデータの加工方法を記載します。
データ加工はGoogle SpreadsheetとPythonを組み合わせて行いましたが、全部Pythonでもいけると思います。

手順

アーティスト名別で作成する場合の手順を記載します。曲名別で作成する場合も同様です。

Spotifyの再生履歴データをリクエストする
- アカウントのプライバシーにアクセス→「お客様のデータのダウンロード」
データが届いたらJSONからCSVに変換する
※アーティスト名や曲名が半角数字だけのものが含まれるとBar chart race generatorが誤作動するので、除外するかクォーテーション等で囲っておく
dateとartist_name以外の列を削除する
query関数を使って、dateとartist_nameをキーにして1日ごとの再生回数を集計する
```
=QUERY(A:B, "SELECT A, B, COUNT(B) WHERE A IS NOT NULL GROUP BY A, B ORDER BY A ASC", 1)
```

【Python】各アーティストを聴いていない日があるとBar chart raceのグラフが0にリセットされてしまうため、日付×アーティスト名の組み合わせが網羅されるように加工する

Python

count_per_day = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/MachineLearning/Spotify/count_per_day.csv')
# CSVから日付とアーティスト名をそれぞれ切り出して重複削除し、それらの全組み合わせを作成する
date_artist_cross = pd.merge(count_per_day['date'].drop_duplicates(), count_per_day['artist_name'].drop_duplicates(), how='cross')
# 各アーティストを聴いていない日は0回、聴いている日は元のCSVの回数をコピー
count_per_day_filled = pd.merge(date_artist_cross, count_per_day, on=['date', 'artist_name'], how='left').fillna(0)

# 加工後のデータをダウンロード
from google.colab import files
final.to_csv('count_per_day_filled.csv', encoding='utf_8_sig', index=False)
files.download('count_per_day_filled.csv')

加工したCSVに対してSUMIFS関数を適用し、その日までの累計再生回数を集計する
```
=SUMIFS(C$2:C2, B$2:B2, B2, A$2:A2, "<="&A2)
```
6.のCSVから4.で集計した列を削除し、「date」「artist_name」「その日までの累計再生回数」の3列にする
7.のCSVをBar chart race generatorにアップロードし、アニメーションを生成する