Este projeto realiza uma análise detalhada da discografia da Taylor Swift, utilizando Python e Pandas para explorar e visualizar dados relacionados às suas músicas e álbuns. O objetivo é entender a distribuição de músicas por álbum, duração média das músicas, percentual de músicas explícitas e outras análises relevantes.
Os dados foram obtidos através de uma fonte confiável e consistem em informações detalhadas sobre cada música, incluindo seu nome, duração, explicitação, álbum associado, entre outros atributos relevantes.
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Distribuição de Músicas por Álbum:
- Os álbuns "Reputation Stadium Tour Surprise Song Playlist" e "Folklore: The Long Pond Studio Sessions (from the Disney+ special) [Deluxe Edition]" destacam-se com 10.6% e 7.8% das músicas totais da artista, respectivamente. Álbuns como "1989" e "Midnights" possuem apenas 3% das músicas cada.
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Duração dos Álbuns:
- O álbum "Reputation Stadium Tour Surprise Song Playlist" é o mais longo, com 186.27 minutos de duração, enquanto "Midnights" é o mais curto, com 44.14 minutos.
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Distribuição Média de Duração das Músicas:
- Em média, as músicas da artista têm duração entre 3 e 4 minutos.
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Músicas Explícitas por Álbum:
- "Midnights" é o álbum mais explícito, com mais de 46% das músicas marcadas como explícitas.
O projeto inclui visualizações gráficas para melhorar a compreensão dos resultados obtidos. Os gráficos foram criados utilizando bibliotecas Python como Matplotlib e Seaborn, destacando as distribuições mencionadas acima de forma clara e intuitiva.
A análise revelou insights interessantes sobre a discografia da Taylor Swift, mostrando como seus álbuns variam em termos de conteúdo musical, duração e explicitação. Essas informações podem ser úteis para fãs, analistas de dados musicais e pesquisadores interessados em entender padrões na produção musical.