【SpotifyAPI】プレイリストで2020を振り返る - Part.1 プレイリストデータの取得

はじめに

Spotifyで2020年に「最も聴いた楽曲」などをストーリ形式で評してくれる機能 "#2020WRAPPED" が公開されました。

SpotifyAPIでは、楽曲ごとの解析した音楽的なパラメータを返却してくれます。
それらのデータを含む楽曲リストを取得し、2020年に聴いた曲の傾向を分析してみましょう。

動作環境

• Google Colaboratory
• Python 3.6

事前に準備するもの

• Spotify開発アカウント (Client ID,Client Secret)
• 無料でつくれます 参考サイト

やること

今回の記事でおこなうのは以下です。分析以降は次記事でかきたいと思います。

1. PythonでSpotify APIを叩く
2. オーディオの解析情報を取得する
3. APIで取得したデータをPandasのデータフレームにいれる
4. PandasのデータフレームをCSV変換してダウンロード

下準備1

必要なライブラリをインストールします。

#SpotifyAPIを扱うためのライブラリをインストール
!pip install spotipy

#matplot　で日本語フォントを使用するため
!apt-get -y install fonts-ipafont-gothic
!pip install japanize-matplotlib

下準備2

必要なライブラリをインポートします。
後から可視化に使用するものもあわせてインポートしておきます。

#使用ライブラリのインポート
from dateutil.parser import parse as parse_date
from matplotlib import pyplot as plt
import japanize_matplotlib
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import spotipy
import spotipy.util as util
from spotipy.oauth2 import SpotifyClientCredentials
import sklearn 
from sklearn.decomposition import PCA

下準備3

事前に取得した認証情報をセットします

#Spotify認証情報のセット
client_id     = 'XXXXXXXXXXXXXXXXXX'
client_secret = 'YYYYYYYYYYYYYYYYYY'
user_id       = 'ZZZZZZZZZZZZZZZZZZ'
playlist_id   = '!!!!!!!!!!!!!!!!!!'

#認証処理
client_credentials_manager = spotipy.oauth2.SpotifyClientCredentials(client_id, client_secret)
sp = spotipy.Spotify(client_credentials_manager=client_credentials_manager)

#プレイリスト内のソング情報を取得
###プレイリスト情報の取得
playlist = sp.user_playlist(user_id, playlist_id)

プレイリスト内のソング情報を取得

事前に取得した認証情報をセットします。

###プレイリスト情報の取得
playlist = sp.user_playlist(user_id, playlist_id)

###取得したでータをpandasのデータフレーム(=tracks_df)にセット（必要項目に絞る）
tracks_df = pd.DataFrame([(track['track']['id'],
                           track['track']['artists'][0]['name'],
                           track['track']['album']['name'],
                           track['track']['disc_number'],
                           track['track']['track_number'],
                           track['track']['name'],
                           parse_date(track['track']['album']['release_date']) if track['track']['album']['release_date'] else None,
                           parse_date(track['added_at']))
                          for track in playlist['tracks']['items']],
                         columns=['id', 'artist', 'album','disc','track_number','name', 'release_date', 'added_at'] )

tracks_df['target'] = 'A'
tracks_df.head(100)

取得したデータを見てみましょう。

tracks_df \
    .groupby('artist') \
    .count()['id'] \
    .reset_index() \
    .sort_values('id', ascending=False) \
    .rename(columns={'id': 'amount'}) \
    .head(100) \
    .style.background_gradient()

無事データがとれていそうです。国内のHIPHOPが多いですね。

ソングリストに、オーディオ情報を付加して取得する

trackidごとに、さらにaudio_featuresのAPIを叩き、オーディオ情報を取得します。
先に取得したソング情報のデータフレームとマージします。

#空の配列を生成　
features = []

#APIで楽曲の各種数値情報を取得。トラック情報とマージする
for n, chunk_series in tracks_df.groupby(np.arange(len(tracks_df)) // 50).id:
    features += sp.audio_features([*map(str, chunk_series)])
features_df = pd.DataFrame.from_dict(filter(None, features))
tracks_with_features_df = tracks_df.merge(features_df, on=['id'], how='inner')

#CSVへ保存
csvfile =playlist_id+ 'playlist_songlist.csv'
tracks_with_features_df.to_csv(csvfile)

tracks_with_features_df['target'] = 'A'
tracks_with_features_df.head(100) 

取得したデータフレームを、CSVとしてダウンロードして確認することができます。

各カラムの属性の対応と説明は、コチラの記事がわかりやすいです。

,id,artist,album,disc,track_number,name,release_date,added_at,target,danceability,energy,key,loudness,mode,speechiness,acousticness,instrumentalness,liveness,valence,tempo,type,uri,track_href,analysis_url,duration_ms,time_signature
0,31Wp85Oqdtx5sYSYoXddhW,Rhythmy,mossmoss,1,2,透明,2013-12-25,2020-12-06 05:43:54+00:00,A,0.538,0.577,2,-9.263,1,0.0308,0.902,0.0363,0.113,0.0631,100.976,audio_features,spotify:track:31Wp85Oqdtx5sYSYoXddhW,https://api.spotify.com/v1/tracks/31Wp85Oqdtx5sYSYoXddhW,https://api.spotify.com/v1/audio-analysis/31Wp85Oqdtx5sYSYoXddhW,366000,4
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まとめ

SpotifyAPIを使用して、楽曲のオーディオデータを取得しました。
次回は、オーディオデータから、楽曲の類似度を可視化していきます。それでは。