如何使用Python对网易云歌单数据分析及可视化

前言：

网易云音乐是中国最大的音乐平台之一，拥有大量的用户和丰富的音乐资源。每个用户可以创建自己的歌单，并且可以将自己喜欢的音乐添加到歌单中。这些歌单可以包含不同的音乐风格、不同的艺人或者专辑，可以反映用户的个人喜好和音乐偏好。

使用Python对网易云歌单数据分析

要对网易云歌单数据进行分析，首先需要获得歌单数据。可以通过网易云音乐的API获取用户的歌单信息。使用Python的`requests`库可以发送HTTP请求，并获取歌单的JSON数据。

import requests

def get_playlist_data(user_id, limit=100):
    url = f"https://music.163.com/api/user/playlist/?uid={user_id}&limit={limit}"
    headers = {
        "Referer": "https://music.163.com/",
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.82 Safari/537.36"
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    data = response.json()
    return data

上述代码定义了一个函数`get_playlist_data`，它使用用户ID和歌单数量作为输入参数，发送HTTP请求获取歌单数据，并将数据返回为JSON格式。

获取到歌单数据后，可以对其进行各种分析。例如，可以统计用户创建的歌单数量、听歌数量、歌单中含有的歌曲数量等。可以使用Python的`pandas`库对数据进行整理和分析。

import pandas as pd

def analyze_playlist(data):
    playlist_count = data['playlistCount']
    play_count = data['listenSongs']
    playlists = data['playlist']

    playlist_names = []
    playlist_songs = []

    for playlist in playlists:
        playlist_names.append(playlist['name'])
        playlist_songs.append(playlist['trackCount'])

    df = pd.DataFrame({'歌单名称': playlist_names, '歌曲数量': playlist_songs})
    return playlist_count, play_count, df

data = get_playlist_data(user_id)
playlist_count, play_count, df = analyze_playlist(data)

上述代码定义了一个函数`analyze_playlist`，它接受歌单数据作为输入参数，并返回歌单数量、听歌数量和整理后的歌单数据。通过遍历歌单数据，可以获取歌单名称和歌曲数量，并使用`pandas`库的`DataFrame`对象进行存储和分析。

使用Python对网易云歌单数据进行可视化

分析完歌单数据后，可以使用Python的`matplotlib`库进行数据可视化，以更加直观地展示分析结果。

import matplotlib.pyplot as plt

def visualize_data(playlist_count, play_count, df):
    plt.figure(figsize=(12, 6))
    plt.subplot(211)
    plt.bar(range(1, playlist_count+1), df['歌曲数量'])
    plt.xlabel('歌单编号')
    plt.ylabel('歌曲数量')
    plt.title('每个歌单中的歌曲数量')

    plt.subplot(212)
    plt.pie([play_count, df['歌曲数量'].sum()], labels=['总听歌数量', '歌单中的歌曲数量'], autopct='%1.1f%%')
    plt.title('总听歌数量与歌单中的歌曲数量比例')

    plt.tight_layout()
    plt.show()

visualize_data(playlist_count, play_count, df)

上述代码定义了一个函数`visualize_data`，它接受歌单数量、听歌数量和整理后的歌单数据作为输入参数，使用`matplotlib`库绘制柱状图和饼图来展示歌单数据的分布情况。通过`plt.subplot`方法可以创建子图，`plt.bar`方法可以绘制柱状图，`plt.pie`方法可以绘制饼图。最后使用`plt.tight_layout`方法调整子图布局，并使用`plt.show`方法显示图形。

总结：

使用Python对网易云歌单数据进行分析和可视化可以帮助我们了解用户的音乐偏好和歌单的分布情况。通过使用`requests`库获取歌单数据，使用`pandas`库进行数据整理和分析，使用`matplotlib`库进行数据可视化，可以实现对歌单数据的科学分析和直观展示。这样的分析和可视化可以帮助我们更好地理解用户的音乐喜好，优化音乐推荐算法，提供更好的用户体验。