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| import json | |
| import pandas as pd | |
| import numpy as np | |
| class InfoBase: | |
| def _listar_podios(self, df): | |
| return df[df['Posicao'].isin({1,2,3})] | |
| def _contar_consecutivos(self, df): | |
| df = df.reset_index() | |
| diff = df['Ano'] + df.index | |
| return df.groupby(diff)['Ano'].size().max() | |
| def get_melhor_posicao(self): | |
| return np.min(self.df.Posicao) | |
| def get_pior_posicao(self): | |
| return np.max(self.df.Posicao) | |
| def get_numero_aparicoes_consecutivas(self): | |
| return self._contar_consecutivos(self.df) | |
| def get_numero_podios_consecutivos(self): | |
| return np.nan_to_num(self._contar_consecutivos(self._listar_podios(self.df))).astype('int') | |
| def get_edicao_melhor_posicao(self): | |
| return "Edição " + self.df[self.df['Posicao'] == self.get_melhor_posicao()].Edicao.values[-1] | |
| def get_edicao_pior_posicao(self): | |
| return "Edição " + self.df[self.df['Posicao'] == self.get_pior_posicao()].Edicao.values[-1] | |
| class InfoEdicao: | |
| def __init__(self, df_data, ano): | |
| self.df = df_data[df_data['Ano'] == ano] | |
| def get_musica_posicao(self, posicao): | |
| df_filtrado = self.df[self.df['Posicao'] == posicao] | |
| return df_filtrado.Artista.values[0] + ' - ' + df_filtrado.Musica.values[0] | |
| def get_musica_menor_duracao(self): | |
| df_filtrado = self.df.dropna(subset='Musica').sort_values(by='Duracao').head(1) | |
| return df_filtrado.Artista.values[0] + ' - ' + df_filtrado.Musica.values[0] + ' (' + df_filtrado.Duracao_Formatada.values[0] + ')' | |
| def get_musica_maior_duracao(self): | |
| df_filtrado = self.df.dropna(subset='Musica').sort_values(by='Duracao').tail(1) | |
| return df_filtrado.Artista.values[0] + ' - ' + df_filtrado.Musica.values[0] + ' (' + df_filtrado.Duracao_Formatada.values[0] + ')' | |
| def get_top_artista(self): | |
| top_artista = (self.df.groupby('Artista') | |
| .size() | |
| .reset_index(name='Count') | |
| .sort_values(by='Count', ascending=False)) | |
| top_artista = (top_artista[top_artista['Count'] == top_artista | |
| .drop_duplicates(subset='Count') | |
| .head(1)['Count'] | |
| .values[0]]) | |
| top_artista['Str'] = top_artista.Artista + ' (' + top_artista.Count.astype(str) + ')' | |
| return ', '.join(top_artista.Str) | |
| def get_top_album(self): | |
| top_album = (self.df.groupby(['Album_Single', 'Artista']) | |
| .size() | |
| .reset_index(name='Count') | |
| .sort_values(by='Count', ascending=False)) | |
| top_album = (top_album[top_album['Count'] == top_album | |
| .drop_duplicates(subset='Count') | |
| .head(1)['Count'] | |
| .values[0]]) | |
| top_album['Str'] = top_album.Artista + ' - ' + top_album.Album_Single + ' (' + top_album.Count.astype(str) + ')' | |
| return ', '.join(top_album.Str) | |
| def get_top_genero(self): | |
| top_genero = (self.df.groupby('Genero') | |
| .size() | |
| .reset_index(name='Count') | |
| .sort_values(by='Count', ascending=False)) | |
| top_genero = (top_genero[top_genero['Count'] == top_genero | |
| .drop_duplicates(subset='Count') | |
| .head(1)['Count'] | |
| .values[0]]) | |
| top_genero['Str'] = top_genero.Genero + ' (' + top_genero.Count.astype(str) + ')' | |
| return ', '.join(top_genero.Str) | |
| def get_repetidas(self): | |
| df_repetidas = self.df[self.df['Observacao'] == 'repetida'].groupby('Observacao').size().reset_index(name='Count') | |
| if df_repetidas.empty: | |
| return 'Não' | |
| else: | |
| return 'Sim (' + str(df_repetidas.Count.values[0]) + ')' | |
| def get_lista_paises(self): | |
| return self.df.groupby(['Edicao', 'Pais']).size().reset_index(name='Quantidade') | |
| def get_lista_generos(self): | |
| return self.df.groupby(['Edicao', 'Genero']).size().reset_index(name='Quantidade') | |
| def get_musicas(self): | |
| df = self.df.sort_values(by='Data_Lancamento_Album') | |
| df = df.loc[:, ['Data_Lancamento_Album', 'Artista', 'Musica']].reset_index() | |
| df = df.rename(columns={"index": "unique_id", "Artista": "text", "Musica": "headline"}) | |
| df['year'] = df['Data_Lancamento_Album'].dt.year | |
| df['month'] = df['Data_Lancamento_Album'].dt.month | |
| df['day'] = df['Data_Lancamento_Album'].dt.day | |
| df['start_date'] = df[['year', 'month', 'day']].to_dict(orient='records') | |
| df['text'] = df[['headline', 'text']].to_dict(orient='records') | |
| df = df.drop(['Data_Lancamento_Album','year', 'month', 'day', 'headline'], axis=1).to_dict(orient='records') | |
| return json.dumps({'events': df}) | |
| def get_range_data_lancamento(self): | |
| return [(self.df.Data_Lancamento_Album.min() + pd.DateOffset(years=-3)).strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ'), | |
| (self.df.Data_Lancamento_Album.max() + pd.DateOffset(years=3)).strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ')] | |
| class InfoMusica(InfoBase): | |
| def __init__(self, df_data, id_musica): | |
| musica = df_data[df_data['Id'] == id_musica].Musica | |
| artista = df_data[df_data['Id'] == id_musica].Artista | |
| self.df = df_data.loc[(df_data['Artista'] == artista.values[0]) & (df_data['Musica'] == musica.values[0])] | |
| def get_numero_aparicoes(self): | |
| return np.size(self.df.Posicao) | |
| def get_numero_podios(self): | |
| return np.size(self._listar_podios(self.df)['Musica']) | |
| def get_decada(self): | |
| return self.df.Decada_Lancamento_Album.values[0] | |
| def get_posicao_media(self): | |
| return np.mean(self.df.Posicao).round(0).astype(int) | |
| def get_posicoes(self): | |
| return self.df.sort_values(by='Ano', ascending=True) | |
| class InfoArtista(InfoBase): | |
| def __init__(self, df_data, artista): | |
| self.df = df_data.loc[(df_data['Artista'] == artista)] | |
| def get_total_musicas(self): | |
| return np.size(self.df.Id) | |
| def get_total_edicoes(self): | |
| return np.size(self.df['Edicao'].drop_duplicates()) | |
| def get_media_musicas_por_edicao(self): | |
| return (self.get_total_musicas()/self.get_total_edicoes()) | |
| def get_numero_aparicoes_consecutivas(self): | |
| return self._contar_consecutivos(self.df['Ano'].drop_duplicates()) | |
| def get_numero_podios(self): | |
| return np.size(self._listar_podios(self.df)['Artista']) | |
| class InfoCuriosidade: | |
| def __init__(self, df_data): | |
| self.df = df_data | |
| def __agrupar_dataframe(self, agregador): | |
| return self.df.groupby(agregador).size().reset_index(name = 'Count') | |
| def get_primeiro_artista_br(self): | |
| df = self.df[self.df['Pais'] == 'Brasil'].sort_values(['Ano', 'Posicao'], ascending=False).tail(1) | |
| return [df.Artista.values[0], df.Ano.values[0], df.Posicao.values[0]] | |
| def get_edicao_menos_artistas(self): | |
| df = self.__agrupar_dataframe(['Edicao', 'Artista']).groupby('Edicao')['Count'].count().reset_index().sort_values('Count') | |
| return [df.head(1).Edicao.values[0], df.head(1).Count.values[0]] | |
| def get_edicao_mais_artistas(self): | |
| df = self.__agrupar_dataframe(['Edicao', 'Artista']).groupby('Edicao')['Count'].count().reset_index().sort_values('Count') | |
| return [df.tail(1).Edicao.values[0], df.tail(1).Count.values[0]] | |
| def get_album_mais_musicas(self): | |
| df = self.__agrupar_dataframe(['Album_Single', 'Artista']).sort_values('Count').tail(1) | |
| return [df.Artista.values[0], df.Album_Single.values[0], df.Count.values[0], np.round(df.Count.values[0]/len(self.df)*100,2)] | |
| def get_artista_mais_musicas_edicao(self): | |
| df = self.__agrupar_dataframe(['Edicao', 'Artista']).sort_values('Count').tail(1) | |
| return [df.Artista.values[0], df.Count.values[0], df.Edicao.values[0]] | |
| def get_one_hit_wonder(self): | |
| df = self.df.drop_duplicates(subset=['Artista', 'Musica', 'Observacao']).groupby('Artista').count().reset_index()[['Artista', 'Ano']] | |
| df.columns = ['Artista', 'Count'] | |
| one_hit_wonders = df[df['Count'] == 1].sort_values(by='Artista') | |
| return [one_hit_wonders.shape[0], np.round(one_hit_wonders.shape[0]/df.shape[0]*100,2)] | |
| def get_album_mais_musicas_edicao(self): | |
| df = self.__agrupar_dataframe(['Edicao', 'Album_Single']).sort_values('Count').sort_values('Count').tail(1) | |
| return [df.Album_Single.values[0], df.Count.values[0], df.Edicao.values[0]] | |
| def get_artista_maior_percentual(self): | |
| df = self.__agrupar_dataframe(['Artista']).sort_values('Count').tail(1) | |
| return [df.Artista.values[0], df.Count.values[0], np.round(df.Count.values[0]/len(self.df)*100,2)] | |
| def get_duracao(self): | |
| df_filtrado = self.df.dropna(subset='Musica').sort_values(by='Duracao') | |
| return [df_filtrado.head(1).Duracao_Formatada.values[0], df_filtrado.tail(1).Duracao_Formatada.values[0]] |