def histograma():
# 1º - Definindo a variável "df" (dataframe) que receberá as informações que está no csv
# 2º - Utilizando a biblioteca pandas (pd) lerá o csv "new_3.csv" e armazenará apenas a coluna "ouvintes" no dataframe
df = df_inicial['ouvintes']
# Calcula número de ouvintes no dataframe
somaouvintes = df.sum()
# Cria uma lista com a porcentagem do numero de ouvintes de cada artista
porc = (df) / somaouvintes
# Plotando o gráfico
# 1º - Definindo a variável "fig" onde será armazenado o gráfico
# 2º - Utiliza a função histograma no módulo "px" da biblioteca plotly
fig = px.histogram( # Informa que a origem dos dados, não especificados, vêm do dataframe "df"
x=df, # O eixo x se refere ao número de ouvintes
y=porc, # O eixo y se refere à porcentagem de artistas com certo número de ouvintes
nbins=30, # Divide o total de ouvintes em 30 intervalos
color_discrete_sequence=['#c8d4d3'
]) # Muda a cor das barras do gráfico
# Modificando o layout do gráfico "fig"
fig.update_layout(
lm.layout_gps('Histogram: Number of Listeners per Artist',
'percentage of artists', 'number of listeners'))
fig.update_layout(yaxis_tickformat='.2%', margin=dict(t=100))
# Mostra o gráfico construído
return fig
def pais_artistas(pais):
df = df_inicial[['artistas', 'paises', 'scrobbles']]
df = df[df['paises'] == pais].sort_values(by = 'scrobbles', ascending= False).dropna()
df['porcentagens'] = df['scrobbles']/df['scrobbles'].sum()
trace = go.Bar(x= df['artistas'].head(10), y= df['porcentagens'].head(10))
data = [trace]
layout = lm.layout_gps('Artistas mais famosos: ' + pais.title(), 'artistas', 'quantidade de scrobbles')
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)
fig.show()
def genero(estilo):
df = df_inicial[['paises', 'ouvintes', 'estilos']]
df = df.sort_values(by='ouvintes', ascending=False)
# LÊ O CSV, DETERMINA AS COLUNAS A SEREM UTILIZADAS E ORDENA POR OUVINTES
x = estilo
uk = df[df['estilos'] == x].dropna()
# CRIA UM DATA FRAME COM APENAS OS DADOS DO ESTILO DESEJADO E RETIRA OS NaN
group = uk[['ouvintes'
]].groupby(uk['paises']).sum().sort_values(by='ouvintes',
ascending=False)
group['paises'] = group.index
# SOMA TODOS OS OUVINTES, SEPARANDO-OS POR PAÍSES
if 'outro' in group['paises'][:10]:
y = group.loc['outro']
group = group.drop('outro')
group = group.append(y)
# MOVE O PAÍS "OUTRO" PARA O FINAL DO DATAFRAME
total = group['ouvintes'].sum()
group['porcentagem'] = (group['ouvintes'] / total)
# CALCULA A PORCENTAGEM DE CADA PAÍS E CRIA UMA COLUNA COM ESTAS PORCENTAGENS
others = group['porcentagem'][11:].sum()
group['porcentagem'][10] = others
# SOMA A PORCENTAGEM DE TODOS PAÍSES A PARTIR DO 11° RELEVANTE E ADICIONA UMA LINHA COM ESTA PORCENTAGEM
group_top = group.head(n=11)
group_top['paises'][10] = 'others'
# PEGA OS PRIMEIROS 10 PAÍSES MAIS RELEVANTES E A SOMA DAS OUTRAS PORCENTAGENS
trace = go.Bar(x=group_top['paises'],
y=group_top['porcentagem'],
marker={'color': '#c8d4d3'})
# CRIA O GRÁFICO COM OS PAÍSES E A PORCENTAGEM DE CADA UM E DEFINE SUA COR
layout = lm.layout_gps(
'Percentage of Listeners by Countries: ' + x.title(),
'listeners percentage',
)
# MUDA O LAYOUT DO GRÁFICO
data = [trace]
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)
return fig
def scrobbles():
df = df_inicial[['paises', 'scrobbles']]
df = df.values.tolist()
# cria uma lista com a quantidade de scrobbles de cada país
lista_s = list()
for pais in lista_p:
scrobbles = 0
for i in range(len(df)):
if df[i][0] == pais:
scrobbles += df[i][1]
lista_s.append(scrobbles)
# calcula a porcentagem de cada país com base nos scrobbles
total_s = sum(lista_s)
porcentagem = [i / total_s for i in lista_s]
# cria a lista final com os países e porcentagens e ordena
lista = [[pais, porcentagem]
for pais, porcentagem in zip(lista_p, porcentagem)]
lista = sorted(lista, key=lambda x: x[1], reverse=True)
# retira o 'outro' das 10 primeiras posições e coloca no final da lista
lista_t = lista[:10]
for i in range(len(lista_t)):
if lista_t[i][0] == 'outro':
outro = lista[i]
del (lista[i])
lista.append(outro)
# calcula e coloca o "outros" na lista final
lista_b = lista[11:]
outros = 0
for i in range(len(lista_b)):
outros += lista_b[i][1]
lista.insert(10, ['others', outros])
# cria o gráfico
trace = go.Bar(x=([lista[i][0] for i in range(11)]),
y=([lista[i][1] for i in range(11)]),
marker={'color': '#c8d4d3'})
# cria e muda o layout
layout = lm.layout_gps('Proportion of all Scrobbles by Country',
'listeners percentage', 'countries')
data = [trace]
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)
return fig
def scrobbles():
df = df_inicial[['paises', 'scrobbles']]
df = df.groupby(by='paises').sum()
df = df.sort_values(by='scrobbles', ascending=False)
# LÊ O CSV, DETERMINA AS COLUNAS A SEREM UTILIZADAS E
# SOMA OS VALORES DE SCROBBLES E OUVINTES E ORDENA O DATAFRAME POR SCROBBLES
soma = df['scrobbles'].sum()
df['porcentagem'] = (df['scrobbles'] / soma)
df['paises'] = df.index
# CALCULA A PORCENTAFEM DE SCROBBLES POR PAÍS
if 'outro' in df['paises'][:10]:
y = df.loc['outro']
df = df.drop('outro')
df = df.append(y)
# MOVE O PAÍS "OUTRO" PARA O FINAL DO DATAFRAME
others = df['porcentagem'][11:].sum()
df['porcentagem'] = df['porcentagem'][0:11]
df['porcentagem'][10] = others
df['paises'][10] = 'others'
df_top = df.head(n=11)
# SOMA A PORCENTAGENS DE SCROBBLES A PARTIR DO 11° E ARMAZENA NA POSIÇÃO 11 DA COLUNA "PORCENTAGEM"
# E PEGA APENAS OS 10 PRIMEIROS PAÍSES E A SOMA
trace = go.Bar(x=df_top['paises'],
y=df_top['porcentagem'],
marker={'color': '#c8d4d3'})
# CRIA O GRÁFICO E DETERMINA SUA COR
layout = lm.layout_gps('Proportion of all Scrobbles by Country',
'listeners percentage', 'countries')
# EDITA O LAYOUT DO GRÁFICO
data = [trace]
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)
return fig
def genero(estilo):
df = df_inicial[['paises', 'estilos', 'ouvintes']]
df = df.values.tolist()
# cria uma lista com apenas o estilo determinado
x = estilo
df2 = list()
for i in range(len(df)):
if df[i][1] == x:
df2.append(df[i])
# cria uma lista de países
paises = list()
for i in range(len(df2)):
if df2[i][0] not in paises:
paises.append(df2[i][0])
# cria uma lista somando os ouvintes por país
lista_o = list()
for pais in paises:
ouvintes = 0
for i in range(len(df2)):
if pais == df2[i][0]:
ouvintes += df2[i][2]
lista_o.append(ouvintes)
# calcula a porcentagem de cada estilo
total_o = sum(lista_o)
porcentagem = list()
for i in lista_o:
porcentagem.append(i / total_o)
# cria uma lista ordenada dupla com o nome do país e a quantidade de ouvintes
lista = ([[pais, porc] for pais, porc in zip(paises, porcentagem)])
lista = sorted(lista, key=lambda x: x[1], reverse=True)
# retira e joga o 'outro' pro final da lista
lista_top = lista[:10]
for i in range(len(lista_top)):
if 'outro' == lista[i][0]:
outro = lista[i]
del (lista[i])
lista.append(outro)
# calcula a porcentagem do 'outros' e adiciona à posição 10 da lista
lista_b = lista[11:]
outros = 0
for i in range(len(lista_b)):
outros += lista_b[i][1]
lista.insert(10, ['others', outros])
# cria o gráfico
trace = go.Bar(x=[lista[i][0] for i in range(11)],
y=[lista[i][1] for i in range(11)],
marker={'color': '#c8d4d3'})
# muda o layout do gráfico
layout = lm.layout_gps(
'Percentage of Listeners by Countries: ' + x.title(),
'listeners percentage',
)
data = [trace]
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)
return fig
def pais(pais):
df = df_inicial[['paises', 'estilos', 'ouvintes']]
df = df.values.tolist()
# cria uma lista com apenas o país determinado
x = pais
df2 = list()
for i in range(len(df)):
if df[i][0] == x:
df2.append(df[i])
# cria uma lista com os estilos
lista_e = list()
for i in range(len(df2)):
if df2[i][1] not in lista_e:
lista_e.append(df2[i][1])
# cria uma lista com os ouvintes de cada estilo
lista_o = list()
for estilo in lista_e:
ouvintes = 0
for i in range(len(df2)):
if df2[i][1] == estilo:
ouvintes += df2[i][2]
lista_o.append(ouvintes)
# calcula a porcentagem de cada estilo
total_o = sum(lista_o)
porcentagem = list()
for i in lista_o:
porcentagem.append(i / total_o)
# cria uma lista com os estilos e ouvintes
lista = list()
for estilo, porc in zip(lista_e, porcentagem):
lista.append([estilo, porc])
lista = sorted(lista, key=lambda x: x[1], reverse=True)
# retira o 'outro' das 10 primeiras posições e coloca no final da lista
lista_t = lista[:10]
for i in range(len(lista_t)):
if lista_t[i][0] == 'outro':
outro = lista[i]
del (lista[i])
lista.append(outro)
# calcular e colocar o "outros" na lista final
lista_b = lista[11:]
outros = 0
for i in range(len(lista_b)):
outros += lista_b[i][1]
lista.insert(10, ['others', outros])
# cria o gráfico
trace = go.Bar(x=([lista[i][0] for i in range(11)]),
y=([lista[i][1] for i in range(11)]),
marker={'color': '#c8d4d3'})
# cria e muda o layout
layout = lm.layout_gps(
'Percentage of Listeners by Genres: ' + x.title(),
'listeners percentage',
)
data = [trace]
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)
return fig
# retira o 'outro' das 10 primeiras posições e coloca no final da lista
lista_t = lista[:10]
for i in range(len(lista_t)):
if lista_t[i][0] == 'outro':
outro = lista[i]
del (lista[i])
lista.append(outro)
# calcular e colocar o "outros" na lista final
lista_b = lista[11:]
outros = 0
for i in range(len(lista_b)):
outros += lista_b[i][1]
lista.insert(10, ['others', outros])
trace = go.Bar(x=([lista[i][0] for i in range(11)]),
y=([lista[i][1] for i in range(11)]))
# CRIA O GRÁFICO COM OS ESTILOS E A PORCENTAGEM DE CADA UM E DEFINE SUA COR
layout = lm.layout_gps('Percentage of Listeners by Genres: ' + pais.title(),
'listeners percentage', '')
# MUDA O LAYOUT DO GRÁFICO
data = [trace]
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)
fig.show()
#%%
