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Python を使用して NetEase Cloud プレイリストデータを分析および視覚化する方法

PHPz転載: 2023-05-17 21:22:323507ブラウズ

プロジェクト概要

1.1 プロジェクトソース

NetEase Cloud Music は NetEase によって開発された音楽製品であり、NetEase Hangzhou Research Institute の成果であり、専門家に依存しています。音楽人物、DJ、友人の推薦、ソーシャル機能を含むオンライン音楽サービスは、プレイリスト、ソーシャルネットワーキング、著名人の推薦、音楽のフィンガープリントに焦点を当てており、プレイリスト、DJ プログラム、ソーシャルネットワーキング、地理的位置を中心要素として、発見と共有に重点を置いています。。 NetEase Cloud Musicの公式Webサイトのプレイリスト部分をクロールし、NetEase Cloud Musicのプレイリストからデータを取得し、特定の曲スタイルのすべてのプレイリストを取得し、名前、タグ、紹介、収集量、再生量、曲リストを取得します。プレイリスト、シングルに収録されている曲数、コメント数。

#1.2要件の説明

クロールされたデータの場合を前処理し、前処理されたデータを分析して、プレイリストの量、プレイリストの収集量、プレイリストのレビュー量、プレイリストの曲の収集状況、プレイリストのタグ、プレイリストの投稿者などを分析し、分析結果をより直感的に反映するために視覚化を実行します。

データ取得

2.1 データソースの選択

音楽を聴く今日、多くの若者にとって音楽は感情を表現する手段となっています。音楽は感情を表現する一般的な方法です。音楽プラットフォームでは、NetEase Cloud Music のプレイリストを分析して、今日の社会で若者が直面している問題やさまざまな感情的プレッシャーを理解することができます。また、ユーザーの好みを理解し、どのような感情があるのかを分析することもできます。プレイリストは大衆の間で最も人気があり、大衆の好みを反映することもでき、音楽クリエイターの創作においても非常に重要な役割を果たします。一般ユーザーの視点から見ると、プレイリスト作成者にとっては、プレイリストを作成することで自分の音楽ライブラリの分類や管理が容易になる一方で、高品質なプレイリストを作成することで自分の音楽の好みをアピールすることができます。とコメントをいただけると、大きな達成感と満足感が得られます。音楽を聴く「プレイリスト」は消費者にとって非常に重要であり、ユーザーのリスニング体験を大幅に向上させることができます。ミュージシャン、ラジオの司会者、その他の種類のプレイリスト作成者にとって、「プレイリスト」は自分の音楽や作品をより良く広めることができるほか、ファンとより良く交流して人気を拡大することもできます。

このプロジェクトは、NetEase Cloud の公式 Web サイトの中国語プレイリスト部分からデータをクロールします。クロールアドレスは次のとおりです: Chinese Playlist - Playlist - NetEase Cloud Music

2.2 データの取得

2.2.1 デザイン

各ページに入り、ページ上の各曲リストを取得し、単一の曲リスト、曲リスト名を入力します。、コレクション量、コメント数、タグ、イントロダクション、総曲数、再生量、収録曲タイトルなどのデータはすべて Web ページの同じ div に保存され、各コンテンツはセレクターを通じて選択されます。

#2.2.2 実装#

from bs4 import BeautifulSoup  
import requests  
import time  
  
headers = {  
    &#39;User-Agent&#39;: &#39;Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36&#39;  
}  
  
for i in range(0, 1330, 35):  
    print(i)  
    time.sleep(2)  
    url = &#39;https://music.163.com/discover/playlist/?cat=华语&order=hot&limit=35&offset=&#39; + str(i)#修改这里即可  
    response = requests.get(url=url, headers=headers)  
    html = response.text  
    soup = BeautifulSoup(html, &#39;html.parser&#39;)  
    # 获取包含歌单详情页网址的标签  
    ids = soup.select(&#39;.dec a&#39;)  
    # 获取包含歌单索引页信息的标签  
    lis = soup.select(&#39;#m-pl-container li&#39;)  
    print(len(lis))  
    for j in range(len(lis)):  
        # 获取歌单详情页地址  
        url = ids[j][&#39;href&#39;]  
        # 获取歌单标题  
        title = ids[j][&#39;title&#39;]  
        # 获取歌单播放量  
        play = lis[j].select(&#39;.nb&#39;)[0].get_text()  
        # 获取歌单贡献者名字  
        user = lis[j].select(&#39;p&#39;)[1].select(&#39;a&#39;)[0].get_text()  
        # 输出歌单索引页信息  
        print(url, title, play, user)  
        # 将信息写入CSV文件中  
        with open(&#39;playlist.csv&#39;, &#39;a+&#39;, encoding=&#39;utf-8-sig&#39;) as f:  
            f.write(url + &#39;,&#39; + title + &#39;,&#39; + play + &#39;,&#39; + user + &#39;\n&#39;)  
  
from bs4 import BeautifulSoup  
import pandas as pd  
import requests  
import time  
  
df = pd.read_csv(&#39;playlist.csv&#39;, header=None, error_bad_lines=False, names=[&#39;url&#39;, &#39;title&#39;, &#39;play&#39;, &#39;user&#39;])  
  
headers = {  
    &#39;User-Agent&#39;: &#39;Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36&#39;  
}  
  
for i in df[&#39;url&#39;]:  
    time.sleep(2)  
    url = &#39;https://music.163.com&#39; + i  
    response = requests.get(url=url, headers=headers)  
    html = response.text  
    soup = BeautifulSoup(html, &#39;html.parser&#39;)  
    # 获取歌单标题  
    title = soup.select(&#39;h3&#39;)[0].get_text().replace(&#39;,&#39;, &#39;，&#39;)  
    # 获取标签  
    tags = []  
    tags_message = soup.select(&#39;.u-tag i&#39;)  
    for p in tags_message:  
        tags.append(p.get_text())  
    # 对标签进行格式化  
    if len(tags) > 1:  
        tag = &#39;-&#39;.join(tags)  
    else:  
        tag = tags[0]  
    # 获取歌单介绍  
    if soup.select(&#39;#album-desc-more&#39;):  
        text = soup.select(&#39;#album-desc-more&#39;)[0].get_text().replace(&#39;\n&#39;, &#39;&#39;).replace(&#39;,&#39;, &#39;，&#39;)  
    else:  
        text = &#39;无&#39;  
    # 获取歌单收藏量  
    collection = soup.select(&#39;#content-operation i&#39;)[1].get_text().replace(&#39;(&#39;, &#39;&#39;).replace(&#39;)&#39;, &#39;&#39;)  
    # 歌单播放量  
    play = soup.select(&#39;.s-fc6&#39;)[0].get_text()  
    # 歌单内歌曲数  
    songs = soup.select(&#39;#playlist-track-count&#39;)[0].get_text()  
    # 歌单评论数  
    comments = soup.select(&#39;#cnt_comment_count&#39;)[0].get_text()  
    # 输出歌单详情页信息  
    print(title, tag, text, collection, play, songs, comments)  
    # 将详情页信息写入CSV文件中  
    with open(&#39;music_message.csv&#39;, &#39;a+&#39;, encoding=&#39;utf-8&#39;) as f:  
        # f.write(title + &#39;/&#39; + tag + &#39;/&#39; + text + &#39;/&#39; + collection + &#39;/&#39; + play + &#39;/&#39; + songs + &#39;/&#39; + comments + &#39;\n&#39;)  
        f.write(title + &#39;,&#39; + tag + &#39;,&#39; + text + &#39;,&#39; + collection + &#39;,&#39; + play + &#39;,&#39; + songs + &#39;,&#39; + comments + &#39;\n&#39;)

#2.2.3 効果関連するコンテンツを対応する .csv ファイルに保存します。music_message.csv ファイルには、名前、タグ、紹介文、収集量、再生量、プレイリストに含まれる曲数、プレイリストのコメント数が保存されます。プレイリスト詳細ページのアドレス、タイトル、再生音量、投稿者名はすべて playlist.csv ファイルに保存されます。結果を図 2-1 および 2-2 に示します。

Python を使用して NetEase Cloud プレイリストデータを分析および視覚化する方法

Python を使用して NetEase Cloud プレイリストデータを分析および視覚化する方法データの前処理

データクリーニングについては、実際にはデータをキャプチャするプロセスですでに行われています。バックグラウンドから返された空のプレイリスト情報、重複データの重複排除など、いくつかの作業を行いました。さらに、コメント数データを統一フォーマットに統一するなど、いくつかの整理を行う必要があります。

3.1 設計

データにコメントの数を「10,000」で追加し、その後のデータ分析を容易にするために「10,000」を「0000」に置き換えます。コメント数を追加データ統計でエラーのあるデータは「0」で埋められ、以降の統計には反映されません。

#3.2 実装

df[&#39;collection&#39;] = df[&#39;collection&#39;].astype(&#39;string&#39;).str.strip()  
df[&#39;collection&#39;] = [int(str(i).replace(&#39;万&#39;,&#39;0000&#39;)) for i in df[&#39;collection&#39;]]  
df[&#39;text&#39;] = [str(i)[3:] for i in df[&#39;text&#39;]]  
df[&#39;comments&#39;] = [0 if &#39;评论&#39; in str(i).strip() else int(i) for i in df[&#39;comments&#39;]]

3.3 効果

# データ分析と視覚化

Python を使用して NetEase Cloud プレイリストデータを分析および視覚化する方法

4.1 トップ 10 プレイリスト

4.1.1 実装df_play = df[['title','play']].sort_values('play',ascending=False) df_play[:10] df_play = df_play[:10] _x = df_play['title'].tolist() _y = df_play['play'].tolist() df_play = get_matplot(x=_x,y=_y,chart='barh',title='网易云音乐华语歌单播放 TOP10',ha='left',size=8,color=color[0]) df_play
4.1.2 結果

4.1 .3 視覚化

Python を使用して NetEase Cloud プレイリストデータを分析および視覚化する方法

##4.2 トップ 10 プレイリストコレクション

Python を使用して NetEase Cloud プレイリストデータを分析および視覚化する方法 ##4.2.1 実装

df_col = df[[&#39;title&#39;,&#39;collection&#39;]].sort_values(&#39;collection&#39;,ascending=False)  
df_col[:10]  
df_col = df_col[:10]  
_x = df_col[&#39;title&#39;].tolist()  
_y = df_col[&#39;collection&#39;].tolist()  
df_col = get_matplot(x=_x,y=_y,chart=&#39;barh&#39;,title=&#39;网易云音乐华语歌单收藏 TOP10&#39;,ha=&#39;left&#39;,size=8,color=color[1])  
df_col

4.2.2 結果# ＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃

4.2.3 可视化

Python を使用して NetEase Cloud プレイリストデータを分析および視覚化する方法

4.3 歌单评论数Top10

4.3.1 实现

df_com = df[[&#39;title&#39;,&#39;comments&#39;]].sort_values(&#39;comments&#39;,ascending=False)  
df_com[:10]  
df_com = df_com[:10]  
_x = df_com[&#39;title&#39;].tolist()  
_y = df_com[&#39;comments&#39;].tolist()  
df_com = get_matplot(x=_x,y=_y,chart=&#39;barh&#39;,title=&#39;网易云音乐华语歌单评论数 TOP10&#39;,ha=&#39;left&#39;,size=8,color=color[2])  
df_com

4.3.2 结果

Python を使用して NetEase Cloud プレイリストデータを分析および視覚化する方法

4.3.3 可视化

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4.4 歌单歌曲收录情况分布

4.4.1 实现

df_songs = np.log(df[&#39;songs&#39;])  
df_songs  
df_songs = get_matplot(x=0,y=df_songs,chart=&#39;hist&#39;,title=&#39;华语歌单歌曲收录分布情况&#39;,ha=&#39;left&#39;,size=10,color=color[3])  
df_songs

4.4.2 效果及可视化

Python を使用して NetEase Cloud プレイリストデータを分析および視覚化する方法

4.4.3 分析

通过对柱形图分析发现，歌单对歌曲的收录情况多数集中在20-60首歌曲，至多超过80首，也存在空歌单现象，但绝大多数歌单收录歌曲均超过10首左右。这次可视化分析将有助于后续创作者更好地收录歌曲到自己的创作歌单中。也能够更受大众欢迎。

4.5 歌单标签图

4.5.1 实现

def get_tag(df):  
    df = df[&#39;tag&#39;].str.split(&#39;-&#39;)  
    datalist = list(set(x for data in df for x in data))  
    return  datalist  
df_tag = get_tag(df)  
# df_tag  
def get_lx(x,i):  
    if i in str(x):  
        return 1  
    else:  
        return 0  
for i in list(df_tag):#这里的df[&#39;all_category&#39;].unique()也可以自己用列表构建，我这里是利用了前面获得的  
    df[i] = df[&#39;tag&#39;].apply(get_lx,i=f&#39;{i}&#39;)  
# df.head()  
Series = df.iloc[:,7:].sum().sort_values(0,ascending=False)  
df_tag = [tag for tag in zip(Series.index.tolist(),Series.values.tolist())]  
df_tag[:10]  
df_iex = [index for index in Series.index.tolist()][:20]  
df_tag = [tag for tag in Series.values.tolist()][:20]  
df_tagiex = get_matplot(x=df_iex,y=df_tag,chart=&#39;plot&#39;,title=&#39;网易云音乐华语歌单标签图&#39;,size=10,ha=&#39;center&#39;,color=color[3])  
df_tagiex

4.5.2 结果

Python を使用して NetEase Cloud プレイリストデータを分析および視覚化する方法

4.5.3 可视化

Python を使用して NetEase Cloud プレイリストデータを分析および視覚化する方法

4.5.4 分析

可以通过此标签图看出歌单的风格，可以分析出目前的主流歌曲的情感，以及大众的需求，也网易云音乐用户的音乐偏好，据此可以看出，网易云音乐用户，在音乐偏好上比较多元化：国内流行、欧美流行、电子、等各种风格均有涉及。

4.6 歌单贡献up主Top10

4.6.1 实现

df_user = pd.read_csv(&#39;playlist.csv&#39;,encoding="unicode_escape",header=0,names=[&#39;url&#39;,&#39;title&#39;,&#39;play&#39;,&#39;user&#39;],sep=&#39;,&#39;)  
df_user.shape  
df_user = df_user.iloc[:,1:]  
df_user[&#39;count&#39;] = 0  
df_user = df_user.groupby(&#39;user&#39;,as_index=False)[&#39;count&#39;].count()  
df_user = df_user.sort_values(&#39;count&#39;,ascending=False)[:10]  
df_user  
df_user = df_user[:10]  
names = df_user[&#39;user&#39;].tolist()  
nums = df_user[&#39;count&#39;].tolist()  
df_u = get_matplot(x=names,y=nums,chart=&#39;barh&#39;,title=&#39;歌单贡献UP主 TOP10&#39;,ha=&#39;left&#39;,size=10,color=color[4])  
df_u

4.6.2 结果

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4.6.3 可视化

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4.7歌单名生成词云

4.7.1 实现

import wordcloud  
import pandas as pd  
import numpy as np  
from PIL import Image  
data = pd.read_excel(&#39;music_message.xlsx&#39;)  
#根据播放量排序，只取前五十个  
data = data.sort_values(&#39;play&#39;,ascending=False).head(50)  
  
#font_path指明用什么样的字体风格，这里用的是电脑上都有的微软雅黑  
w1 = wordcloud.WordCloud(width=1000,height=700,  
                         background_color=&#39;black&#39;,  
                         font_path=&#39;msyh.ttc&#39;)  
txt = "\n".join(i for i in data[&#39;title&#39;])  
w1.generate(txt)  
w1.to_file(&#39;F:\\词云.png&#39;)

4.7.2 结果及可视化

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4.8 代码实现

为了简化代码，构建了通用函数

get_matplot(x,y,chart,title,ha,size,color)

x表示充当x轴数据；

y表示充当y轴数据；

chart表示图标类型，这里分为三种barh、hist、squarify.plot；

ha表示文本相对朝向；

size表示字体大小；

color表示图表颜色；

def get_matplot(x,y,chart,title,ha,size,color):  
    # 设置图片显示属性,字体及大小  
    plt.rcParams[&#39;font.sans-serif&#39;] = [&#39;Microsoft YaHei&#39;]  
    plt.rcParams[&#39;font.size&#39;] = size  
    plt.rcParams[&#39;axes.unicode_minus&#39;] = False  
    # 设置图片显示属性  
    fig = plt.figure(figsize=(16, 8), dpi=80)  
    ax = plt.subplot(1, 1, 1)  
    ax.patch.set_color(&#39;white&#39;)  
    # 设置坐标轴属性  
    lines = plt.gca()  
    # 设置显示数据  
    if x ==0:  
        pass  
    else:  
        x.reverse()  
        y.reverse()  
        data = pd.Series(y, index=x)  
    # 设置坐标轴颜色  
    lines.spines[&#39;right&#39;].set_color(&#39;none&#39;)  
    lines.spines[&#39;top&#39;].set_color(&#39;none&#39;)  
    lines.spines[&#39;left&#39;].set_color((64/255, 64/255, 64/255))  
    lines.spines[&#39;bottom&#39;].set_color((64/255, 64/255, 64/255))  
    # 设置坐标轴刻度  
    lines.xaxis.set_ticks_position(&#39;none&#39;)  
    lines.yaxis.set_ticks_position(&#39;none&#39;)  
    if chart == &#39;barh&#39;:  
        # 绘制柱状图,设置柱状图颜色  
        data.plot.barh(ax=ax, width=0.7, alpha=0.7, color=color)  
        # 添加标题,设置字体大小  
        ax.set_title(f&#39;{title}&#39;, fontsize=18, fontweight=&#39;light&#39;)  
        # 添加歌曲出现次数文本  
        for x, y in enumerate(data.values):  
            plt.text(y+0.3, x-0.12, &#39;%s&#39; % y, ha=f&#39;{ha}&#39;)  
    elif chart == &#39;hist&#39;:  
        # 绘制直方图,设置柱状图颜色  
        ax.hist(y, bins=30, alpha=0.7, color=(21/255, 47/255, 71/255))  
        # 添加标题,设置字体大小  
        ax.set_title(f&#39;{title}&#39;, fontsize=18, fontweight=&#39;light&#39;)  
    elif chart == &#39;plot&#39;:  
        colors = [&#39;#adb0ff&#39;, &#39;#ffb3ff&#39;, &#39;#90d595&#39;, &#39;#e48381&#39;, &#39;#aafbff&#39;, &#39;#f7bb5f&#39;, &#39;#eafb50&#39;,  
         &#39;#adb0ff&#39;, &#39;#ffb3ff&#39;, &#39;#90d595&#39;, &#39;#e48381&#39;, &#39;#aafbff&#39;, &#39;#f7bb5f&#39;, &#39;#eafb50&#39;,  
         &#39;#adb0ff&#39;, &#39;#ffb3ff&#39;, &#39;#90d595&#39;, &#39;#e48381&#39;, &#39;#aafbff&#39;, &#39;#f7bb5f&#39;, &#39;#eafb50&#39;,  
         &#39;#adb0ff&#39;, &#39;#ffb3ff&#39;, &#39;#90d595&#39;, &#39;#e48381&#39;, &#39;#aafbff&#39;, &#39;#f7bb5f&#39;, &#39;#eafb50&#39;,  
         &#39;#adb0ff&#39;, &#39;#ffb3ff&#39;, &#39;#90d595&#39;, &#39;#e48381&#39;, &#39;#aafbff&#39;, &#39;#f7bb5f&#39;, &#39;#eafb50&#39;,  
          &#39;#adb0ff&#39;, &#39;#ffb3ff&#39;, &#39;#90d595&#39;, &#39;#e48381&#39;, &#39;#aafbff&#39;, &#39;#f7bb5f&#39;, &#39;#eafb50&#39;,  
          &#39;#adb0ff&#39;, &#39;#ffb3ff&#39;, &#39;#90d595&#39;, &#39;#e48381&#39;, &#39;#aafbff&#39;]  
        plot = squarify.plot(sizes=y, label=x, color=colors, alpha=1, value=y, edgecolor=&#39;white&#39;, linewidth=1.5)  
        # 设置标签大小为1  
        plt.rc(&#39;font&#39;, size=6)  
        # 设置标题大小  
        plot.set_title(f&#39;{title}&#39;, fontsize=13, fontweight=&#39;light&#39;)  
        # 除坐标轴  
        plt.axis(&#39;off&#39;)  
        # 除上边框和右边框刻度  
        plt.tick_params(top=False, right=False)  
    # 显示图片  
    plt.show()  
#构建color序列  
color = [(153/255, 0/255, 102/255),(8/255, 88/255, 121/255),(160/255, 102/255, 50/255),(136/255, 43/255, 48/255),(16/255, 152/255, 168/255),(153/255, 0/255, 102/255)]

以上がPython を使用して NetEase Cloud プレイリストデータを分析および視覚化する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Python を使用して NetEase Cloud プレイリスト データを分析および視覚化する方法

プロジェクト概要

1.1 プロジェクト ソース

#1.2要件の説明

データ取得

2.1 データ ソースの選択

2.2 データの取得

2.2.1 デザイン

4.2.2 結果# ＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃

4.2.3 可视化

4.3 歌单评论数Top10

4.3.1 实现

4.3.2 结果

4.3.3 可视化

4.4 歌单歌曲收录情况分布

4.4.1 实现

4.4.2 效果及可视化

4.4.3 分析

4.5 歌单标签图

4.5.1 实现

4.5.2 结果

4.5.3 可视化

4.5.4 分析

4.6 歌单贡献up主Top10

4.6.1 实现

4.6.2 结果

4.6.3 可视化

4.7歌单名生成词云

4.7.1 实现

4.7.2 结果及可视化

4.8 代码实现

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1.1 プロジェクトソース

2.1 データソースの選択