文件名称：music-genres-over-time
文件大小：3.6MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-28 03:24:49
JupyterNotebook
随着时间流逝的音乐流派 在这个项目中，我们分析了近年来美国音乐流派的变化。 具体来说，我们查看了Billboard Hot 100排行榜，查看了1946年至2020年的热门歌曲，并通过discogs数据库找到了每种歌曲的流派。 然后，我们创建了三种可视化效果（饼图，面积图和条形图竞赛），以总结和分析流派如何变化 所需的库/包 要获取数据，请首先安装Wikipedia软件包和discogs客户端。 用于从Wikipedia获取文章。 要安装它，请使用以下命令： $ pip install wikipedia 。 用于访问Discog的API。 我们用它来查询Discogs数据库以获取有关歌曲流派的信息。 要安装它，请使用以下命令： $ pip install discogs_client 。 要处理数据，请安装 ，它使用户可以制作很好的数据框。 要安装熊猫，请使用命令$pip instal
【文件预览】：
music-genres-over-time-main
----visualizations()
--------GenAlpha_Pie.png(17KB)
--------GenZ_Pie.png(16KB)
--------Millenial_Pie.png(17KB)
--------Boomer_Pie.png(18KB)
--------GenX_Pie.png(13KB)
--------Area_Chart.png(80KB)
--------popular_genres_over_time.mp4(1.62MB)
----data_test()
--------count_genres_per_year_normalized_1.csv(128B)
--------accumulative_genre_1.csv(35B)
--------count_genres_per_year_2.csv(17B)
--------count_genres_per_year_4.csv(243B)
--------count_genres_per_year_1.csv(42B)
--------accumulative_genre_3.csv(43B)
--------count_genres_per_year_3.csv(99B)
--------accumulative_genre_2.csv(30B)
--------count_genres_per_year_normalized_2.csv(104B)
----visualizations.py(7KB)
----README.md(3KB)
----test_count_genres_per_year.py(6KB)
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----.gitignore(2KB)
----count_genres_per_year.py(5KB)
----genre_year_data.csv(145KB)
----music-genres-over-time.ipynb(2.72MB)